representações tridimensionais de moléculas: o papel da

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO – USP Instituto de Física

Instituto de Química Instituto de Biociências

Faculdade de Educação

Claudia Ayres

Representações tridimensionais de moléculas: o papel da interatividade sob o olhar das

habilidades visuoespaciais

São Paulo

2018

Claudia Ayres

Representações tridimensionais de moléculas: o papel da interatividade sob o olhar das habilidades visuoespaciais

Versão Original

Tese apresentada à Faculdade de Educação, Instituto de Física, Instituto de Química e Instituto de Biociências para obtenção do título de Doutora em Ensino de Ciências, área de concentração Química

Orientador: Prof. Dr. Guilherme A. Marson

São Paulo

2018

Autorizo a reprodução e divulgação total ou parcial deste trabalho, por qualquer meio convencional ou eletrônico, para fins de estudo e pesquisa, desde que citada a fonte.

FICHA CATALOGRÁFICA

Preparada pelo Serviço de Biblioteca e Informação

do Instituto de Física da Universidade de São Paulo

Ayres, Claudia

Representações tridimensionais de moléculas: o papel da interatividade sob o olhar das habilidades visuoespaciais. São Paulo, 2018.

Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo. Faculdade de Educação, Instituto de Física, Instituto de Química e Instituto de Biociências. Orientador: Prof. Dr. Guilherme Andrade Marson. Área de Concentração: Química.

Unitermos: 1. Química – Estudo e ensino; 2. Habilidades visuoespaciais; 3. Tecnologias da informação e do conhecimento; 4. Representações; 5. Estrutura tridimensional de moléculas.

USP/IF/SBI-073/2018

Nome: Ayres, Claudia

Título: Representações tridimensionais de moléculas: o papel da interatividade

sob o olhar das habilidades visuoespaciais

Tese apresentada à Faculdade de Educação, Instituto de

Física, Instituto de Química e Instituto de Biociências para

obtenção do título de Doutora em Ensino de Ciências,

área de concentração Química

Aprovada em:

Banca Examinadora

Prof. Dr. ____________________________________________________

Instituição: __________________________________________________

Julgamento: _________________________________________________

Prof. Dr. ____________________________________________________

Instituição: __________________________________________________

Julgamento: _________________________________________________

Prof. Dr. ____________________________________________________

Instituição: __________________________________________________

Julgamento: _________________________________________________

Prof. Dr. ____________________________________________________

Instituição: __________________________________________________

Julgamento: _________________________________________________

“I am among those who think that science has great beauty.”

Marie Curie

Agradecimentos

Começo meus agradecimentos não por ordem de importância racionalizada,

mas por ordem de Gratidão, aquela que emerge dos sentimentos mais genuínos

de bondade que podemos ter.

E por isso, sou grata à Deus, ou como alguns preferem designar, ao Universo ou

a uma Força Maior que rege a tudo e a todos. Agradeço primeiramente a Ele/Ela

porque se todas as engrenagens da Vida não estivessem devidamente

encaixadas, absolutamente nada seria possível, nem a minha existência.

Portanto, sou grata à Ele por permitir que eu exista e tenha capacidade e

condições para desenvolver este trabalho.

Sou grata aos meus pais porque me deram a chance de viver e este Presente

eu jamais conseguirei retribuir. Não bastasse este Presente, eles ainda me

ensinaram a amar de múltiplas formas, inclusive o amor ao saber, ao

conhecimento, um bem que ninguém nos tira e que aprendi com um professor

querido, Nilson Machado, que quanto mais usamos, mais novo fica. Foi aí que

entendi porque sou Professora.

E justamente por ser Professora, agradeço a cada um dos meus alunos, desde

o início de minha caminhada docente. Saibam que um pouquinho de cada um

de vocês ficou em mim, me forma, me compõem como Professora e como

Pessoa. Alguns se tornaram amigos, além de ex-alunos e tenho a honra de

compartilhar de suas caminhadas na vida. Outros são uma terna lembrança, mas

saibam que todos compõem a profissional que sou.

Agradecimento mais que especial ao meu orientador, Prof. Dr. Guilherme

Andrade Marson, que antes de ser meu orientador, é meu colega de turma da

graduação. Olha como a Vida é! Nos formamos juntos e cada um trilhou seu

caminho e, quando menos podíamos imaginar, nos reencontramos nos papéis

de orientador e orientanda mais de 20 anos depois. Um feliz reencontro!

Obrigada pela orientação cuidadosa, pela sensibilidade de entender os

caminhos que percorri e por estar por perto sempre que se fez necessário.

Gratidão.

E, claro, não podia deixar de agradecer ao meu filho, Caio, por todo seu Amor,

compreensão e paciência em trilhar ao meu lado mais este momento, aos meus

irmãos Leandro, Leila e Lucas e aos meus amigos, representados aqui pelo

Armando, Camila, Priscila, Daniel, Leila, José Antônio (Chablau) e, graças a

Deus, tantos outros que acompanharam de perto todo o processo de construção

deste trabalho. Muito obrigada! Certeza que sem vocês ao meu lado, eu não teria

sanidade mental nem equilíbrio emocional para realizá-lo. Gratidão.

Resumo

AYRES, Claudia. Representações tridimensionais de moléculas: o papel da

interatividade sob o olhar das habilidades visuoespaciais. 2018. 110 f. Tese

(Doutorado em Ensino de Ciências, área de concentração: Química) - Faculdade de

Educação, Instituto de Física, Instituto de Química e Instituto de Biociências,

Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018.

Comumente, estudos sobre visualização de moléculas baseiam-se em duas

abordagens: i-tomar dados semi-quantitativos gerais de muitos indivíduos, ii – tomar

dados qualitativos específicos com pequenos grupos. Nesta pesquisa propomos uma

metodologia de registro e análise das interações de estudantes com representações de

estruturas moleculares tridimensionais interativas que pode contemplar as duas

abordagens. Parte-se de um problema que é a manipulação de uma representação de

estrutura molecular interativa até que o aluno a considere igual a outra representação

estrutural estática da mesma molécula. No processo, registra-se a curva da diferença

de orientação entre as representações versus o tempo. Além do tempo de resolução

(tRes) e do tempo total (tTot), registra-se a posição da representação a cada movimento

do estudante. Foram realizadas tomadas de dados com 50 estudantes (17 de cursinho

popular e 33 graduandos em cursos de química e correlatos), por meio de uma

sequência incluindo os seguintes testes e questionários: questionário de exposição

prévia e familiaridade com representações de estruturas moleculares, teste de

interpretação de representações estáticas 3D para 2D, teste de rotação mental (PVRot),

teste de Ishihara para daltonismo, questionário de usabilidade, e a aplicação da

ferramenta com as versões colorida (CPK) e cinza do modelo bola-bastão da molécula

da batracotoxina. A análise hierárquica de grupos dos dados indica 4 perfis distintos: 1

(n=21, tRes colorido=16s, tRes cinza=13s); 2 (n=9, tRes colorido=25s, tRes cinza=77s),

3 (n=8, tRes colorido=53s, tRes cinza=24s) e 4 (n=12, tRes colorido=19s, tRes

cinza=31s). A baixa correlação de Pearson (-0,39) entre PV-ROT e tRes sugere que o

fato das representações serem interativas permite superar diferenças individuais na

habilidade de rotação, sobretudo nos grupos 2, 3 e 4. Átomos coloridos parecem ser

referências visuais importantes para estudantes de 2 e 4. Não se observou diferenças

significativas de gênero.

Palavras chaves: Habilidades visuoespaciais. Tecnologias da informação e do

conhecimento. Representações. Estrutura tridimensional de moléculas.

Abstract

AYRES, Claudia. Three-dimensional representations of the molecule: the role of

interactivity under the scope of visual-spatial abilities. 2018. 110 f. Tese (Doutorado

em Ensino de Ciências, área de concentração: Química) - Faculdade de Educação,

Instituto de Física, Instituto de Química e Instituto de Biociências, Universidade de São

Paulo, São Paulo, 2018.

Studies on visualization of molecules are commonly based on two approaches: i –

collecting general semi-quantitative data from several individuals, ii – collect specific

qualitative data from small groups. In this research, we propose a register methodology

and analysis of interactions of students with interactive three-dimensional molecule

structures that might contemplate both approaches. Initially, the task students are

presented with is the manipulation of the representation of an interactive molecular

structure up to the point when the student considers it equal to another static structural

representation of the same molecule. During the process, the curve depicting the

difference between the representations versus time is registered. Besides the resolution

time (tRes) and the total time (tTot), the position of the representation at each of the

student’s movements is also registered. The data were collected with 50 students (17

from a college-entrance-exam preparation course aimed at low-income persons and 33

undergraduates attending Chemistry colleges and similar ones), through a sequence

including the following tests and questionnaires: questionnaire on previous exposure and

familiarity with molecular structure representations, test of interpretation of static 3D to

2D representations, test of mental rotation (PV-Rot), Ishihara test for color blindness,

questionnaire on usability, and the application of the tool with the color (CPK) and grey

versions of the ball-bat model of the batracotoxin molecule. The hierarchic analysis of

groups of data indicates 4 distinct profiles: 1 (n = 21, color tRes = 16s, grey tRes = 13s);

2 (n = 9, color tRes = 25s, grey tRes = 77s); 3 (n = 8, color tRes = 53s, grey tRes = 24s)

and 4 (n = 12, color tRes = 19s, grey tRes = 31s). The low Pearson correlation (-0.39)

between PV-Rot and tRes suggests that the fact that the representations are interactive

makes it possible to overcome individual differences in the rotation ability, especially in

groups 2, 3 and 4. Colored atoms seem to be important visual references for students in

groups 2 and 4. No significant gender differences were observed.

Key words: visuospatial ability; information and knowledge technology; representations;

three-dimensional molecular structures.

LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Equação do potencial de Lennard-Jhones da interação

entre átomos ou moléculas 14

Figura 2: Diagrama do potencial de Lennard-Jhones para o modelo

SPC/E da interação entre átomos O 14

Figura 3: Linus Pauling, fotografado com modelos da estrutura alfa

hélice de proteínas. 15

Figura 4: Exemplos dos níveis de representação do conhecimento

químico segundo Johnstone 17

Figura 5: Relação entre o modelo científico, consensual, de ensino e mental. 19

Figura 6: Representação dos eixos das coordenadas x, y e z. 41

Figura 7: Excerto do teste de Ishihara 46

Figura 8: Excerto do teste de Interpretação de representações moleculares 47

Figura 9: Excerto do teste de Purdue Visualization Rotation Test 48

Figura 10: Tela do Visualizador Molecular 49

Figura 11: Dendograma resultante da análise por agrupamento hierárquico

das respostas referentes à percepção de exposição prévia

e familiaridade dos estudantes. 60

Figura 12: Dendograma resultante da análise por agrupamento

hierárquico das respostas referentes ao PVRot e aos tRes e tTot. 65

LISTA DE GRÁFICOS Gráfico 1: exemplo de um resolugrama do teste da molécula colorida

do indivíduo 42.

Gráfico 2: Visualização de representações moleculares

impressas X nível de ensino 55


estáticas (PC) X nível de ensino 55


físicas X nível de ensino 56


interativas no PC X nível de ensino 56

Gráfico 6: Manipulação com modelos tridimensionais

não interativos X nível de ensino 56

Gráfico 7: Manipulação com modelos tridimensionais físicos

X nível de ensino 57

Gráfico 8: Manipulação com modelos tridimensionais interativos

no PC X nível de ensino 57

Gráfico 9: Frequência de uso de modelos para fins de estudo


Gráfico 10: Teste sobre interpretação de representações 2D


Gráfico 11: Resolugrama da molécula colorida do indivíduo 13 (grupo 1). 70

Gráfico 12: Resolugrama da molécula cinza do indivíduo 13 (grupo 1). 70

Gráfico 13: Resolugrama da molécula colorida do indivíduo 11 (grupo 2) 71

Gráfico 14: Resolugrama da molécula cinza do indivíduo 11 (grupo 2) 72





LISTA DE TABELAS Tabela 1 – Interpretação de Especialistas e de Alunos da

representação visual da estrutura molecular da água. 23

Tabela 2 – Sequência da tomada de dados 49

Tabela 3 – Conjunto de dados de 4 participantes da amostra 53

Tabela 4 – Dados estatísticos dos grupos para a exposição prévia

e a familiaridade às representações não interativas 61

Tabela 5 – Dados estatísticos dos grupos para a exposição prévia

e a familiaridade à representações interativas 62

Tabela 6 - Caracterização da amostra a partir do PVRot 64

Tabela 7 - Caracterização de cada grupo em função dos dados do visualizador 68

Tabela 8 – Coeficiente de Pearson PVRot X tRes Cor e tRes Cinza 76

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS C Cursinho

Diff Diferença de orientação

F Feminino

G Graduação

HCA Hierarchical Cluster Analysis

HTML Hypertext Markup Language

JSMol Java Script Molecular

M Masculino

PC Personal Computer

PVRot Purdue Virtual Rotation Test

STEAM Science, Technology, Engineer, Arts and

Mathematics

tAjust Tempo de ajuste

tRes Tempo de Resolução

tTot Tempo total

Sumário Capítulo 1 – Introdução 14 1.1 - Visualização na Química 14 1.2 - A proposição de Analogias 19 1.3 - Representações Computacionais 24 1.4 – Implicações das representações visuais analógicas da estrutura molecular 27

Capítulo 2 – Referencial Teórico 29 2.1 - Visualização e Modelos Mentais 29 2.2 - Habilidades Visuoespaciais 32 2.3 - Teoria da Carga Cognitiva 35

Capítulo 3 – Problema e Objetivos 37 3.1 – Questão de Pesquisa 37 3.2 - Objetivos 38 3.3 - Hipótese do trabalho 38 Capítulo 4 - Desenvolvimento da ferramenta de obtenção de dados 40 4.1 - Metodologia de Pesquisa 40 4.2 – Componentes da amostra 51 4.3 – Tratamento dos dados 52

Capítulo 5 – Análise Global dos Resultados 53 5.1 – Descrição do conjunto de resultados obtidos 53 5.2 – Análise e discussão dos fatores referentes à exposição prévia e familiaridade com os modelos moleculares 54 5.2.1 – Análise global dos dados 54 5.2.2 – Análise Hierárquica por Agrupameto (HCA) 61

Capítulo 6– Relação entre a Habilidade Visuoespacial de Rotação e o Processo de Interação com Representações 3D Interativas 65

6.1 – Distribuição geral dos dados obtidos com o visualizador e o PVRot 65

6.2 – Análise de Resolugramas de cada grupo 70

Capítulo 7 – Considerações Finais 76 Capítulo 8 – Referências Bibliográficas 81

Anexos Anexo A - Termo de consentimento livre e esclarecido 85

Anexo B - Teste de Ishihara 86

Anexo C - Teste de Interpretação de representações moleculares 93

Anexo D – Teste PVRot (Purdue Visualization Rotation Test) 96

Anexo E – Tela Inicial do visualizador molecular 99

Anexo F - Questionário sobre o esforço mental 100

Anexo G - Questionário de Usabilidade 100

Anexo H – Tabela com os indivíduos da amostra e os parâmetros da pesquisa 101

14

Capítulo 1 - Introdução

1.1 – Visualização na Química

Qual a importância das representações moleculares tridimensionais na ciência?

Mais especificamente, porque os químicos usam representações moleculares

tridimensionais das moléculas? Todo o conhecimento do universo observável,

fenomenológico se dá pelos sentidos, pelo sensorial. Mas o entendimento, a

compreensão de seu comportamento só é possível a partir do universo particulado,

submicroscópico, formado por átomos, moléculas, ligações químicas, entre outros

conceitos já devidamente reconhecidos como abstratos visto que não são tangíveis de

forma direta. Todo o entendimento sobre a existência destas partículas, sua descrição,

a enunciação conceitual da estrutura particulada se deu através de conceitos

respaldados pelas relações matemáticas, pois foram enunciados pelos físicos.

Figura 1: Equação do potencial de Lennard-Jhones da interação entre átomos ou moléculas.

Fonte: Chaplin, 2018

Figura 2: Diagrama do potencial de Lennard-Jhones para o modelo SPC/E da interação entre átomos O.

Fonte: Chaplin, 2018

No entanto, o uso destas relações matemáticas para o entendimento do universo

particulado é bastante restrito visto ser uma linguagem pouco acessível e pouco

operacional. E porque o uso destas relações matemáticas é escasso no que se refere

à compreensão deste universo que os químicos fazem uso das representações

moleculares. Já em 1932, Pouler (1932) afirmava que

15

“A estrutura do átomo ainda é uma problemática e os físicos e os químicos ainda não encontraram um acordo sobre um conceito comum. O átomo dinâmico de Bohr oferece uma explicação razoável e lógica de muitos fenômenos físicos, particularmente a produção de luz de certos comprimentos de onda e a transferência de energia de uma substância para outra. Quando um químico tenta aplicar esta teoria, ele se depara com a dificuldade dos elétrons em movimento compatíveis com a valência, com combinações estáveis e isomerismo. Os químicos, geralmente, têm menos interesse em questões de energia, preferindo assumir um átomo estático no qual os elétrons são mantidos em posições fixas ou ao menos que suas posições relativas não mudem.”

O interesse em tratar o universo particulado a partir de representações

moleculares, expressando ideias as quais representam avanços relevantes, pode ser

exemplificado pela proposição da estrutura alfa hélice das proteínas feita por Linus

Pauling, tendo como dados experimentais “algumas fotos de difração de fios de cabelo

e seu aguçado bom-senso químico. Essas duas ferramentas, associadas ao uso de

modelos moleculares, levaram Pauling a deduzir a estrutura...” (THIEMANN, 2003). Este

trabalho lhe rendeu o prêmio Nobel.

Figura 3: Linus Pauling, fotografado com modelos da estrutura alfa hélice de proteínas.

Fonte: Thiemann, 2003

O trabalho de Pauling pela estrutura de alfa hélice das proteínas denota como o

cientista usa uma relação analógica para construir uma representação análoga ao

modelo conceitual de fato, não só o modelo matemático. Esta representação cumpre

importante função ao prover elementos operacionais que facilitam muito o trabalho de

manipulação e elaboração mental dos conceitos químicos.

16

Se os químicos planejassem as sínteses dos compostos a partir do Hamiltoniano

que relaciona os estados de energia dos reagentes de partida com as respectivas

funções de onda, provavelmente o registro do Chemical Abstract Service - CAS

(www.cas.org) não indicaria mais de 100 milhões de substâncias em 100 anos.

Inclusive, Perkin sintetizou a Mauveína em 1856, primeiro pigmento sintético, 48 anos

antes da proposição do modelo de Thomson, e 60 anos antes da proposição teórica

para ligação química de Lewis.

O conhecimento químico está fortemente vinculado às visualizações se

partirmos da premissa que a Química é uma ciência visual. A primeira percepção da

ocorrência das transformações químicas é sensorial, mas a estruturação do

conhecimento no cognitivo do aluno depende de sua capacidade de transitar entre os

modos representacionais e de se apropriar de modelos mentais explicativos coerentes

com os modelos científicos da área.

Nesta área do conhecimento as explicações e previsões são trabalhadas em três

modos de representação: o macroscópico, o submicroscópico e o simbólico (GABEL,

1999). Segundo Johnstone (1991) o modo macroscópico (ou fenomenológico)

corresponde às representações mentais ou internas obtidas a partir dos fenômenos

observáveis percebidos através dos sentidos; o modo submicroscópico é relativo às

representações abstratas como os modelos explicativos para a estrutura da matéria; o

modo simbólico é identificado através do uso de fórmulas, equações, etc para expressar

os conceitos químicos. A compreensão do conhecimento químico implica na

compreensão e transição entre estes três modos de representação (JOHNSTONE,

1993).

Figura 4: Exemplos dos níveis de representação do conhecimento químico segundo Johnstone

Fonte: Gibin e Ferreira, 2013

http://www.cas.org/

17

A visualização é central na aprendizagem, especialmente na química, onde os

estudantes têm que aprender a transitar dentro e entre estas modalidades da

representação (GILBERT, 2005). A integração dos três modos representacionais

depende da capacidade de visualização dos estudantes. Na química, a visualização

ocorre no nível fenomenológico, através da observação direta dos fenômenos, mas

também através de modelos, os quais representam os fenômenos no modo

submicroscópico. Os modelos são representações de uma ideia, de um objeto com o

intuito de facilitar a compreensão de um fenômeno, possibilitar a construção de

explicações e previsões acerca do sistema em estudo (FERREIRA; JUSTI, 2008).

De acordo com Gilbert (2005, p. 11),

[...] modelos podem funcionar como uma ponte entre a teoria científica e o mundo vivenciado (realidade) de duas maneiras. Eles podem agir como descrições simplificadas do real observado, produzido para finalidades específicas, como para as abstrações das teorias. Podem, igualmente, serem idealizações de uma realidade imaginada, baseada nas abstrações da teoria, produzidas de modo que possam ser feitas as comparações com a realidade observável.

A comunidade científica faz uso contínuo dos modelos para fins de explicação

de fenômenos ou como subsídio para as teorias. Estes modelos, designados como

científicos em razão da comunidade de pessoas que os usam, são aceitos pela mesma

e sua elegibilidade é negociada de acordo com a acurácia das informações que os

mesmos sustentam. A partir deste aceite, o modelo até então científico passa a ser

consensual. Os químicos apresentam uma grande facilidade em usar estes modelos

para não só compreender fenômenos, mas também como ferramenta para transitar

entre os três modos de representação (JOHNSTONE, 1991 e 2010). Contudo, para os

estudantes das ciências, especialmente a química, a compreensão dos modelos e do

que representam é um fator que delimita seu conhecimento e sua capacidade de

reflexão sobre alguns conceitos. É de fundamental importância familiarizá-los com esta

ferramenta de construção conceitual, bem como explicitar suas potencialidades e

fragilidades.

Talvez uma das maiores dificuldades na aprendizagem de conceitos químicos

seja à natureza descontínua da matéria. Isto requer o uso de modelos para representar

um universo teórico submicroscópico, invisível. Estas representações visuais são um

sistema simbólico específico, formado por equações químicas, diagramas de estrutura

18

molecular, gráficos de concentração e modelos computacionais em duas dimensões e

em três dimensões (KOZMA; RUSSEL, 1997).

Quando um indivíduo é exposto a um fenômeno, ele inicia seu contato com este

sistema através das suas percepções, sejam elas auditivas, olfativas, táteis ou visuais

(KOZMA; RUSSEL, 1997) e constrói, por meio destas percepções, seus modelos

mentais, suas representações internas do mundo externo. Os modelos mentais

apresentam uma estrutura análoga à estrutura do que representam ou do que

concebemos. Podem ser dinâmicos, estáticos, apresentar duas, três ou mais

dimensões, dependendo somente do indivíduo que o cria (MOREIRA; GRECA;

PALMERO, 2002). No entanto, estes mesmos modelos mentais não são

necessariamente iguais, tampouco semelhantes ao modelo consensual. Isto se deve ao

fato de que os últimos apresentam uma natureza essencialmente abstrata, o que

frequentemente se traduz em dificuldades no ensino e aprendizagem dos conceitos

químicos.

Em razão desta dificuldade surgem os modelos de ensino, cujo propósito é

auxiliar os alunos no entendimento dos modelos consensuais utilizados pelo meio

científico.

Justi (1997) afirma que um modelo de ensino é uma situação ou objeto que é

utilizado dentro do contexto de ensino para auxiliar os estudantes a “visualizarem” a

situação ou objeto em suas mentes. O objetivo de um modelo de ensino é auxiliar os

alunos para que construam modelos mentais plausíveis com os modelos consensuais.

Figura 5: Relação entre o modelo científico, consensual, de ensino e mental.

Fonte: da autora

Para tal, um bom modelo de ensino deve ter as principais características do

modelo consensual ao qual se refere, deve levar em consideração o conhecimento

Modelo Científico

Cientistas/ Especialistas

Modelo Consensual

Estudantes Modelo Mental

Modelo de Ensino

19

prévio dos alunos e as possíveis habilidades que os mesmos possuem para tratar de

entidades concretas e abstratas. Muitos modelos de ensino são, portanto, baseados em

analogias.

1.2 – A proposição de Analogias

Um artigo de Minné (1929) já retratava a preocupação com a visualização e o

entendimento dos conceitos do universo particulado. Ele apresenta o uso de rolhas e

tubos de vidro para a construção de modelos físicos para favorecer o entendimento de

estruturas moleculares da química orgânica. Abaixo apresentamos uma tradução livre

de seu trabalho:

“Alunos da química orgânica elementar frequentemente apresentam problemas na visualização de fórmulas de compostos que são oticamente ativos. Representar sobre uma superfície plana de uma lousa, a configuração espacial de uma molécula cujos átomos de carbono podem ser assimétricos nem sempre é uma tarefa fácil para um professor. Esta dificuldade é frequentemente encontrada no estudo do ácido tartárico. Para mostrar mais claramente o arranjo dos grupos (CO – OH), (OH) e (H), o escritor achou útil fazer uso de uma construção simplificada do modelo do ácido tartárico, de acordo com a fotografia 1.

Ele (modelo) foi feito com rolhas e tubos de vidro, encontrados facilmente em todo laboratório. Foram usadas 7 rolhas para representar os átomos de carbono assimétricos e estes foram equipados com hastes de vidro para indicar as valências. Rolhas de diferentes tamanhos foram usadas para mostrar as diferenças de massas entre os grupos. Ele sugere que um simples deslocamento das rolhas no modelo original do ácido tartárico produzirá um modelo representando o ácido -tartárico ou ácido meso-tartárico.

20

Também se achou útil usar um modelo construído da mesma forma no estudo de carboidratos. Os quatro átomos de carbono assimétricos da dextrose podem assim ser mostrados facilmente (2). Rodando as rolhas que representam os átomos de carbono assimétricos em torno do eixo central, é possível ilustrar a fórmula de 16 aldo-hexoses isoméricas. O lado contrário do modelo da dextrose representa a molécula de levo-glucose (3). A fórmula para galactose pode ser ilustrada, girando a terceira rolha sobre seu eixo (4). A relação entre dextrose e levulose também pode ser mostrada, basta que as hastes que representam o oxigênio duplamente ligado sejam removidas, e um ceto-hexose pode ser construída.

Outros professores podem achar este artefato de grande valor no ensino de química

orgânica.”

Está explícito neste trabalho publicado em 1929 que a preocupação com o uso

de analogias visuais, aqui tratadas a partir de um modelo físico, já existia permeando o

ensino de química, especificamente da química orgânica. Neste caso, o modelo

concreto construído com rolhas e tubos de vidro é um modelo de ensino analógico.

O modelo de ensino cumpre a função de mediar o processo de significado dos

elementos do modelo conceitual. Para tanto, lança mão de elementos analógicos.

De acordo com Duit (1991), uma analogia é uma comparação baseada em

semelhanças entre estruturas de domínios diferentes. No caso do seu uso como modelo

de ensino, a analogia deve conter um conteúdo que é familiar ao aluno e um outro que

é desconhecido por ele (REIGELUTH, 1983). Ou seja, as analogias ou o raciocínio

analógico são ferramentas que vinculam domínios por similaridade e diferenças para os

alunos. Já neste contexto esbarramos com uma inerente dificuldade em seu uso: o

repertório dos alunos. Segundo Chassot (1995) uma das possíveis dificuldades no uso

de analogias que pode comprometer sua eficácia é a diferença sócio cultural entre os

21

alunos de uma mesma turma, visto que uma certa analogia pode ser muito próxima de

um aluno e bastante distante de outro. Para evitar ou trabalhar tal obstáculo é

imprescindível que o professor tenha ciência deste possível efeito, buscando utilizar

analogias diversificadas e, principalmente, que façam parte do universo do alunado,

trazendo esta ferramenta de ensino para uma situação de reconhecimento da analogia

por parte dos alunos, através de objetos e/ou situações que pertençam a um conteúdo

familiar para o mesmo. O uso de representações familiares favorecerá aos alunos o uso

de conhecimentos e informações que o mesmo já possui com o objetivo de conectá-lo

ao conteúdo novo, servindo de elo entre as informações que o mesmo já possui e as

novas que ele irá tratar.

As analogias ou o raciocínio analógico têm se apresentado como um recurso

importante para a transição dos alunos entre o universo observável, macroscópico e o

universo das partículas, o submicroscópico visto que a compreensão das propriedades

da matéria no modo fenomenológico se baseia no entendimento, na compreensão do

comportamento dos átomos, moléculas, etc.

As analogias escolhidas para este fim devem apresentar a capacidade de

representar, por exemplo, o volume dos átomos e moléculas, as formas, a geometria

molecular, as ligações químicas interatômicas e intermoleculares, o universo da

estrutura atômica e molecular.

Um dos desafios para se entender o universo particulado e integrar os três

modos representacionais para apreender os conceitos químicos é a escolha de

analogias do mundo concreto para a construção destas representações bem como o

uso de habilidades visuoespaciais necessárias para que o aluno possa, sensorialmente,

captar, entender e interpretar estas analogias.

A construção de modelos de ensino dedicados a facilitar a compreensão de

conceitos relacionados ao universo teórico particulado deve reunir uma série de fatores,

além dos fatores conceituais. Para tal, o professor deve lançar mão de analogias visuais

que sejam compreendidas pelos estudantes.

Assim, sobrepõem-se ao desafio de representar conceitos enunciados de forma

matemática, o desafio de fazê-lo por meio de analogias inteligíveis aos estudantes. Em

especial, como a estrutura da matéria envolve fatores geométricos a respeito da posição

de átomos nas moléculas, a proposição de modelos de ensino baseados em analogias

22

visuais para este conceito precisa simplificar a interpretação visual geométrica

tridimensional.

Como se não bastasse as dificuldades já relatadas, considera-se ainda que o

uso de analogias pode favorecer a consolidação de concepções sobre estes conceitos

como por exemplo:

• O uso de analogias pode causar problemas quando, ao invés da analogia servir

como ponte entre o modelo mental do estudante e o modelo consensual, a analogia

substitui o modelo consensual. Um dos exemplos conhecidos desta problemática é o

caso do modelo atômico de Thomson, o qual é comparado em inúmeros livros didáticos

com um pudim de passas, uma tradução livre da expressão plum pudding model. A

intenção do uso desta analogia era a partir da imagem da sobremesa inglesa – um tipo

de bolo com uvas passas espalhadas em sua massa – tratar das características do

modelo, buscando facilitar o entendimento. O que de fato acontece é que os alunos se

remetem ao modelo de Thomson como o “modelo pudim de passas”, apresentando

muitas vezes dificuldade na transposição das características do modelo atômico para a

analogia, assumindo esta a identidade do modelo e não sendo usada como uma

ferramenta de entendimento.

No caso de conceitos relacionados à estrutura da matéria, isto é fácil de acontecer.

Em primeiro lugar, porque são conceitos formulados a partir de ideias expressas

originalmente em linguagem matemática abstrata (exemplo: quântica). Em segundo

lugar, porque as analogias usadas têm forte conexão com o universo sensorial,

concreto. Então, quando um químico usa uma representação bola e bastão para

descrever uma molécula, por exemplo, ele pode aludir ao conceito quântico de ligação

química, e neste caso o modelo o ajuda como instrumento. Já ao aluno é só o modelo

que existe. O aluno alude às propriedades concretas de um bastão e os transfere para

a ligação química. Como consequência é comum a ideia entre estudantes de que a

ligação química é um elemento material presente entre átomos. Isto é reforçado por

representações visuais inapropriadas, as quais atribuem aspecto concreto aos modelos.

O artigo de Ben-Zvi et al (1986) trata exatamente de um exemplo a respeito desta

problemática.

23

Tabela 1 – Interpretação de Especialistas e de Alunos da representação visual da estrutura molecular da água.

Conceito para o

Especialista

Analogia Visual

Conceito para o Aluno

Bola: representação visual

das regiões de densidade

eletrônica dos átomos.

Bastão: representação das

forças de interação eletrônica

entre os átomos.

Bola: representa uma bola,

um objeto concreto, possível

de ser identificado pelos

sentidos.

Bastão: representa um

bastão, um objeto concreto,

possível de ser identificado

pelos sentidos.

Neste exemplo, o aluno pensa a ligação química entre átomos como entidade

física, transferindo características do universo observável, concreto para o universo

particulado. Para alguns alunos, o universo das partículas tem as mesmas

características que o universo macroscópico, só que em menor tamanho (FERNANDEZ;

MARCONDES, 2006).

Então, o problema com as analogias visuais para a representação da estrutura

molecular é, numa primeira etapa, visuoespacial e, numa segunda etapa, interpretativo.

A extração de informações referentes à natureza tridimensional também se faz

presente nos modelos moleculares físicos. Explorando questões sensoriais ligadas à

manipulação destes objetos, é possível interpretar melhor a representação, facilitando

o processo de transposição bidimensional ao usar estes modelos. Estudos têm

indicado bons resultados de aprendizagem quando da utilização de objetos

moleculares concretos como forma de visualização do modelo de partículas e das

transformações químicas associadas (COPOLO; HOUNSHELL, 1995; GABEL;

SHERWOOD, 1980; TALLEY, 1973 apud GÓIS; GIORDAN, 2005). Esse perfil de

visualização tem sido indicado como um dos mais aplicados atualmente, pois simplifica,

ilustra e propicia a exploração da estrutura e do fenômeno químico associado. Porém,

esses objetos são rígidos e geralmente em quantidade limitada, o que restringe seu uso

à representação de moléculas pequenas (BARNEA; DORI, 1999 apud GÓIS;

GIORDAN, 2005).

24

Estas limitações dos modelos moleculares físicos começam a ser minimizadas

com o advento dos computadores e a inserção de representações moleculares

computacionais.

1.3 – Representações Computacionais

Os computadores causaram um aumento considerável do uso de

representações moleculares virtuais, em um primeiro momento na área de pesquisa,

sendo depois integrados no ensino. Logo, sua inserção em situações de ensino

demorou a acontecer. No entanto, as ideias em torno das representações moleculares

datam de muitos séculos atrás.

De acordo com Szabo (2004), o poeta Lucrécio cerca de 100 anos antes de

Cristo já esboçou uma ideia de modelos de moléculas quando ele disse que “o cheiro é

transferido por partículas de diferentes formas, que se encaixam em buracos de mesma

forma como se estivessem depositadas sobre a pele do órgão do olfato.”. A partir de

1800, Dalton foi o primeiro a pensar os átomos como partículas reais, esferas de

tamanhos e pesos distintos. Jacobus Hendricus Van ́t Hoff, em 1874, apresentou três

dimensões em modelos moleculares. O artigo de Pouleur em 1932 trata sobre a

preocupação com o entendimento dos conceitos químicos a partir da visualização,

apontando que suportes visuais no ensino podem auxiliar a superar dificuldades com as

teorias envolvendo as estruturas moleculares e as ligações químicas bem como fornecer

ao aluno ferramentas valiosas para o aumento da familiaridade com os fenômenos

químicos. Neste momento, as representações moleculares são tratadas a partir de

modelos físicos. Em 1948, Campbell publica um artigo onde descreve o uso de modelos

físicos para representar estruturas moleculares e cristalinas. Há preocupação inclusive

em diferenciar os átomos de elementos químicos distintos por cores diferentes, de

acordo com sua família na tabela periódica, já que “os raios de Van der Waals não são

conhecidos com precisão, mas os tamanhos relativos são adequadamente

representados na tabulação apresentada.”. No mesmo artigo o autor ainda registra que

“toda representação é inadequada a partir de alguns pontos, embora suficiente de outros. Como os átomos não são duros, esferas sólidas, mas são espaços cheios de campos elétricos é razoavelmente seguro dizer que nenhum modelo será suficiente para reproduzir todas as características de comportamento atômico e molecular.”(CAMPBELL, 1948, p. 200).

25

Apesar de constatar as limitações que o modelo físico apresenta, o autor afirma

que um “modelo que permita a interpretação da maioria das propriedades físicas e

químicas de uma substância em função de sua geometria já é suficiente.”. Neste

momento da história, os computadores ainda não se faziam presentes em salas de aula

de forma a serem usados como suporte para a visualização de representações

moleculares no ensino. A dificuldade em compreender o universo particulado já era

identificada e o principal auxílio aos alunos era a elaboração de modelos físicos.

A inserção do computador em situações de ensino começa a acontecer a partir

de 1970 quando surgem os microcomputadores, porém, é a partir da década de 1980,

com a chegada dos computadores pessoais, que as pesquisas e desenvolvimentos de

programas aplicados ao ensino de química ganham força. Ocorre a fusão da tecnologia

audiovisual com a informática e imagens que até então eram restritas aos livros, passam

a ser geradas pelos computadores com a vantagem de serem, muitas vezes, animadas.

Na década de 1990 já é possível a visualização de representações de estruturas

moleculares (VALVERDE; VIZA, 2006).

Os visualizadores moleculares computacionais trazem algumas vantagens

quando comparados aos modelos concretos. Além da manipulação do modelo virtual

molecular, a quantidade e a complexidade de estruturas que se pode representar é

substancialmente maior que o universo dos modelos concretos, com a possibilidade de

ter outros tipos de informações que não eram possíveis antes como, por exemplo, a

representação do potencial eletrostático da molécula, dos orbitais moleculares,

mudando a forma como os químicos leem estas informações e, principalmente, como

podem ser ensinadas já que o aluno exposto a esta informação terá um suporte visual

interativo que propiciará condições mais adequadas para um melhor aprendizado

conceitual, diferentemente de alguns anos atrás onde o único recurso possível para a

compreensão destes conceitos era a elaboração de modelos mentais por parte do aluno

a partir de representações visuais em lousa e/ou papel.

Além da capacidade de emulação tridimensional que o computador apresenta

em relação ao papel, sua inserção na construção do conhecimento químico vai além

dos novos recursos analógicos. Ele oferece a possibilidade da interatividade,

característica esta presente nos modelos concretos, mas não nos modelos impressos.

Portanto, percebemos a relevância da interpretação de informações

tridimensionais e para tal ação se tornam fundamentais as habilidades visuoespaciais

26

e, especificamente, as de rotação mental e percepção espacial. Na química há poucos

estudos sobre esta interpretação tridimensional do universo particulado,

especificamente de interpretação de moléculas (RAUPP et al, 2010; PAVLINIC. et al,

2007). Segundo Pavlinic (2007) “É bem documentado que a compreensão e o

desempenho em química, e em particular, estereoquímica, são fortemente relacionadas

com a visualização 3D”. No entanto, embora a importância da tridimensionalidade seja

inerente ao conhecimento estereoquímico, não se restringe a este campo conceitual.

Estudos mostraram que a construção de conceitos, não só estereoquímicos,

está estreitamente relacionada ao formato visual com que os estudantes tiveram

contato durante seu aprendizado (CLARK; PAIVIO, 1991; PAIVIO, 1986 apud GÓIS;

GIORDAN, 2005). É neste sentido que alguns autores têm defendido a integração entre

visualizadores computacionais e representação tridimensional como uma forma efetiva

de aprimorar a habilidade de visualização no ensino de ciências (KISER, 1990;

RODRIGUEZ, 1990; WILEY, 1990; BEZZI, 1991; BARNEA; DORI, 1996 apud GÓIS;

GIORDAN, 2005), visto que a aprendizagem de conceitos em química demanda

habilidades visuoespaciais que sustentam a realização de algumas ações cognitivas

espaciais.

A habilidade necessária para promover a transformação entre representações

2D e 3D, por exemplo, é chamada de habilidade visuoespacial – derivada do conceito

visualização espacial. Wu e Shah (2004) afirmam que a experiência com a manipulação

de modelos, bem como o uso de ferramentas de construção de modelos parecem ser

cruciais no desenvolvimento das habilidades visuoespaciais e esse desenvolvimento

ocorrendo, consequentemente auxilia os alunos na resolução de problemas químicos e

de representação de conceitos no modo submicroscópico e simbólico, favorecendo,

principalmente, os alunos com habilidades visuoespaciais pouco desenvolvidas, pois

estes terão o suporte material para a elaboração de seu modelo mental sobre o conceito,

reduzindo a sobrecarga cognitiva desta ação e favorecendo a compreensão conceitual.

1.4 – Implicações das representações visuais analógicas da estrutura molecular

Além das potencialidades que as representações visuais analógicas apresentam

e as quais já foram tratadas anteriormente nesta introdução, bem como alguns

problemas que perpassam seu uso, há duas situações que permeiam sua utilização:

1) A decodificação e interpretação da analogia – estas duas ações estão

intimamente ligadas à cognição, às habilidades visuoespaciais e às interações

27

que o indivíduo tem com o suporte material da analogia, seja ele papel

(representações analógicas impressas) ou tela do computador (representações

analógicas virtuais estáticas bidimensionais ou dinâmicas tridimensionais).

2) Atribuir significados – relacionar características percebidas por meio da

decodificação com os conceitos que se deseja conectar pela mediação. Esta

atribuição se dá, principalmente pela bagagem conceitual que o indivíduo

apresenta.

Ambas situações se dão em paralelo, concomitantemente. A qualidade desta

relação dependerá de todos os fatores inerentes a cada uma delas.

As características que o objeto analógico possui são de grande importância ao seu

papel de modelo de ensino, como as semelhanças com o domínio alvo, fazer parte do

repertório dos alunos, etc...Dentre todas elas, para as representações computacionais

interativas de modelos moleculares, nos interessa, em especial, a interatividade.

De acordo com Farias et al (2015)

“É pelo uso dessas operações (cognitivas espaciais) que nos tornamos aptos a construir modelos mentais das estruturas moleculares, manipulá-los e expressá-los. Nesse aspecto, os alunos apresentam grandes dificuldades tanto na correlação das representações estruturais moleculares bidimensionais com as representações pseudotridimensionais, quanto em sua manipulação, o que é fundamental, por exemplo, para o reconhecimento de isômeros espaciais.”

Não só no reconhecimento de isômeros espaciais. O trabalho de Wu et al (2000)

corrobora com a importância do uso das representações visuais computacionais

interativas pois afirma a relevância das mesmas e de outras ferramentas interativas para

o desenvolvimento nos estudantes das habilidades visuoespaciais, como ponto

fundamental para a compreensão de diversos conceitos químicos.

28

Capítulo 2 - Referencial Teórico

2.1 – Visualização e Modelos Mentais

Nas ciências da natureza, a visualização desempenha um papel de grande

relevância no processo de construção do conhecimento científico e no ensino-

aprendizagem do mesmo. Isto se deve ao fato de que, especialmente em química,

espera-se que os alunos desenvolvam uma maior fluidez no trânsito entre os três modos

representacionais do conhecimento químico e a visualização está intrinsecamente

ligada ao desenvolvimento desta capacidade. Esta visualização pode ocorrer de forma

mais direta, através da observação dos fenômenos, mas também através de modelos,

representativos do universo das partículas, trabalhando, desta forma, tanto o modo

macroscópico quanto o submicroscópico.

Para Gilbert (2005), a visualização está vinculada com uma representação

interna (um modelo mental) que busca retratar a essência de uma representação

externa, podendo ser a observação do próprio fenômeno ou o uso de modelos físicos,

por exemplo. Desta forma, espera-se uma melhor compreensão do fenômeno, bem

como predizer comportamentos. Enquanto para os químicos, esta transição entre

modos representacionais é algo esperado que se tenha domínio (JOHNSTONE, 1991,

2010), aos alunos é necessário que se proponha meios que os auxilie neste

desenvolvimento visto que a pouca compreensão destes modos, bem como a

dificuldade na transição e o uso de modelos mentais frágeis, podem acarretar um

entendimento superficial ou até mesmo equivocado de conceitos.

Desta forma, ao introduzir conceitos químicos em sala de aula, passamos a

transmitir aos alunos um sistema representacional singular que irá mediar seu

aprendizado. Para que esta comunicação se efetive, é necessário que o professor use

de estratégias diversificadas para verificar como está ocorrendo esta comunicação, pois

a visualização destes modelos, por si só, não garante que o aluno apreenda seu

significado. É preciso instrumentar o aluno nesta leitura imagética, dar a ele subsídios

para entender, compreender, “ler” esta nova linguagem e dar a ele a oportunidade de

expor seu entendimento, sua interpretação dos modelos, para que o professor possa

atuar durante a sua construção.

A construção de um modelo mental se inicia pela observação que cada indivíduo

é capaz de fazer de um sistema, um fenômeno. E aqui, ao falarmos de observação,

29

tratamos de todos os sentidos que podem atuar como portais de entrada para

informações, sejam elas visuais, auditivas, táteis e olfativas. Este conjunto de

informações é decodificado pelo indivíduo e conduzem à elaboração de uma

representação interna, individual e única para cada um. Esta representação é um

modelo mental, que pode ser construído em uma ação solitária ou a partir de uma

vivência partilhada em grupo, mas sempre será privada e individual (GILBERT, 2005).

Os modelos mentais podem apresentar características de mobilidade, sendo

“...uma representação interna de informações que corresponde analogamente com

aquilo que está sendo representado.” (MOREIRA, 1996). Apresentam características

totalmente ou parcialmente análogas ao que representam e podem ser combinados e

recombinados conforme a necessidade. É através deles que o indivíduo interage com o

mundo, tenta compreendê-lo e fazer predições sobre o mesmo. Esta construção de

modelos se dá no contato que o indivíduo tem com o mundo e, na sala de aula, ela

ocorre através da fala do professor, do seu gestual e da visualização de imagens, as

quais estão presentes nos livros, nos filmes, nas animações, nas simulações, etc... As

imagens usadas por professores, assim como por cientistas, podem ser classificadas

como “ modelos conceituais” pois são

[...] aqueles desenhados por cientistas, engenheiros e professores para facilitar a compreensão e o ensino de sistemas físicos, o estado de coisas físicas ou fenômenos naturais. (MOREIRA; GRECA; PALMERO, 2002)

Estes são representações externas aceitas pela comunidade a que se referem e

fiéis ao conhecimento científico que sustentam. Já os modelos mentais possuem a

mesma funcionalidade que os modelos conceituais, mas não necessariamente o mesmo

aspecto já que os mesmos são criados por indivíduos de forma pessoal. Podem ser

aperfeiçoados em sua funcionalidade, dependendo, por exemplo, do conhecimento do

indivíduo.

Os modelos mentais criados por especialistas são parcialmente consistentes, de

conceitos e fenômenos químicos, permitindo o reconhecimento de conceitos

apropriados a serem aplicados a novas situações. Já os estudantes principiantes

possuem modelos mentais incompletos e incompatíveis com os conceitos científicos,

pois representam problemas devido às suas características superficiais, ao

conhecimento muitas vezes fragmentado e desconectado que o indivíduo possui.

Enquanto o especialista trabalha com modelos mentais subsidiados por conhecimento

30

prévio consistente, os principiantes trabalham com os modelos mentais vendo somente

os objetos e eventos visíveis (KOZMA; RUSSEL, 1997).

Um estudo feito por Galagóvsky, Giacomo e Castelo (2009), mostra, através de

entrevistas e de desenhos, como especialistas usam modelos mentais distintos para

explicar fenômenos sobre as ligações intermoleculares e quais as consequencias

didáticas do uso de um sistema gráfico não consensual e, por muitas vezes, incompleto.

Neste mesmo trabalho, faz-se a conceituação de modelo conceitual e modelo explícito,

onde o modelo conceitual tanto pode ser o modelo mental quanto o modelo explícito, já

que este último se traduz em um conjunto de informações sobre o modelo mental em

linguagens distintas. Aqui percebemos uma distinção entre a definição de modelo

trabalhada por Galagóvsky (2009) e por Justi e Ferreira (2008), pois para estas últimas

os modelos são representações de uma ideia, de um objeto com o intuito de facilitar a

compreensão de um fenômeno, possibilitar a construção de explicações e previsões

acerca do sistema em estudo enquanto para Galagóvsky trata o modelo como um

conjunto gráfico que se expressa por diversas linguagens (palavras, signos, códigos e

formatos sintáticos) com um significado, aceito ou não, em cada linguagem, sendo que

para um evento ser modelado, se faz necessário o uso de várias linguagens, e não de

uma só, já que o grau de complexidade dos eventos na ciência não seriam

completamente trabalhados por um único meio de expressão; este, isoladamente, não

seria suficiente. Neste trabalho adotaremos, para análise dos resultados, a definição

trabalhada por Justi.

Sendo os modelos mentais as ferramentas que os indivíduos usam na

construção do conhecimento, se torna relevante o uso de recursos de visualização

destas representações, favorecendo os alunos a pensarem sobre o conceito assim

como, elaborarem e/ou aprimorarem seus modelos mentais.

31

2.2 – Habilidades Visuoespaciais

A capacidade de transitar entre os modos de representação na Química pode

estar intimamente relacionada com as habilidades visuoespaciais. Esta conjectura é

possível quando analisamos, por exemplo, o trabalho de Wu e Shah (2004) onde usando

diversos estudos, estes autores buscam estabelecer relação entre esta habilidade e o

uso de diferentes representações, concluindo que as habilidades visuoespaciais são

relevantes para a aprendizagem química, que alguns dos erros conceituais dos

estudantes em química se devem às dificuldades em operar representações

visuoespaciais internas e externas e que algumas ferramentas de visualização têm

apresentado potencialidades para auxiliar os alunos a superar alguns erros conceituais

que podem surgir a partir de dificuldades no uso de representações visuais. Segundo

Choi (2001 apud SEABRA; SANTOS, 2004), a habilidade espacial compreende a

visualização espacial, a rotação mental e a percepção espacial, onde “a visualização

espacial consiste na manipulação de problemas visuais complexos imaginando os

movimentos relativos das partes internas de uma imagem”, a rotação mental é a

habilidade de manipular, rotacionar, torcer ou inverter objetos tridimensionais e a

percepção visual é a “habilidade de determinar relacionamentos espaciais a partir de

informações visuais”. De acordo com Raupp et al (2009), "essas três categorias

envolvem o pensar em imagens, bem como a capacidade de perceber, transformar e

recriar diferentes aspectos do mundo visual e espacial."

A importância desta habilidade nos domínios das ciências, engenharias,

tecnologia, artes e matemática, em inglês Science, Technology, Engineer, Arts and

Mathematics (STEAM), é reconhecida, mas todo o conhecimento já obtido ainda não

está operacionalizado de forma a contribuir em processos educacionais. Esta é a

posição de Wai, Lubinski e Benbow (2009) no artigo publicado pelos mesmos onde

buscam compilar os conhecimentos psicológicos acumulados dos últimos 50 anos. Eles

destacam, logo no começo do referido artigo, a " negligência contemporânea a não

utilização deste conhecimento" principalmente nas instruções e configurações do

currículo educacional. Enfatizam não só a relevância dos mesmos na seleção de jovens

talentos, mas, principalmente, que a avaliação da capacidade espacial pode beneficiar

a uma grande parcela dos estudantes regulares. Eles afirmam que estudantes em

qualquer intervalo de desenvolvimento desta habilidade poderiam se beneficiar da

avaliação da habilidade espacial, bem como da criação de oportunidades educacionais

que viabilizassem o desenvolvimento da mesma.

32

Porém o que percebemos é que as instituições escolares, em geral, estimulam

estas habilidades espaciais nas crianças em sua fase inicial de escolarização, mas, com

o passar dos anos, estas mesmas instituições vão deixando de valorizar o

desenvolvimento destas habilidades mesmo como forma de comunicação em razão de

uma intensificação de outras aptidões escolarmente mais valorizadas, como a

linguística e a lógico-matemática. Consequentemente, áreas do conhecimento que

apresentam conceitos abstratos e necessitam desta aptidão espacial para um melhor

entendimento, acabam sendo vistas como áreas mais difíceis, "duras" de serem

estudadas. A Química é uma das áreas que se encaixam nesta situação. Este trabalho

vem ao encontro destas questões, desenvolvendo uma metodologia de análise da

habilidade visuoespacial. É possível que este estudo contribua com informações que

possam ser usadas para favorecer o processo de ensino-aprendizagem de estudantes,

através do entendimento destas habilidades e da busca por mecanismos que favoreçam

o desenvolvimento das mesmas.

Segundo Harle e Towns (2011), a habilidade espacial, como área de pesquisa

da Inteligência, vem sendo investigada desde os anos de 1800. Sir Frances Galton foi

um dos primeiros a afirmar que as imagens mentais " são os diferentes graus de nitidez

com que pessoas diferentes têm a faculdade de recordar cenas familiares sob a forma

de imagens mentais, ... ". A partir de 1920, um fator identificado como fator espacial foi

isolado a partir da inteligência geral e vários pesquisadores se dedicaram a identificação

do mesmo. Nos anos de 1930 até os de 1970, estudiosos se dedicaram em definir

fatores maiores e menores na habilidade espacial e uma infinidade de fatores até para

a definição da terminologia das habilidades espaciais. Até os dias atuais, muitos debates

ainda acontecem envolvendo quais os fatores das habilidades espaciais, se eles são

dependentes, se são mensuráveis e até qual a taxonomia coerente.

Baddeley (2012) trata que as habilidades visuoespaciais envolvem a ativação,

retenção e/ou manipulação de representações mentais e, portanto, estão estreitamente

relacionadas com a memória operacional, o sistema cognitivo que retém

temporariamente a informação e pelo processamento da informação durante a

realização de atividades cognitivas de maior grau de complexidade. Já McGrew (2009

apud GOMES; BORGES, 2009) cita que esta habilidade é estimada por atividades que

envolvem a percepção e transformação de figuras, formas e imagens visuais assim

como por tarefas que envolvem manter a orientação espacial relativa a objetos que se

movem no espaço. Esta visão é corroborada por Cornoldi e Vechi (2003) que defendem

uma abordagem das habilidades visuoespaciais segundo um modelo que permite

33

mapear os recursos cognitivos envolvidos segundo níveis de representação mental

(visual, espacial ou ambos), níveis de atenção, bem como níveis de armazenamento na

memória de curta duração.

Em função das discussões e das pluralidades em definir os fatores que

compõem a habilidade espacial, há fatores comuns a serem considerados: a

visualização e a relação espacial foram identificadas tanto por Lohman (1979) quanto

por Carroll (1993). O fator relação espacial é formado por tarefas que envolvem a

rotação mental de um objeto no plano (2D) ou fora do plano (3D). A visualização espacial

é um fator formado por tarefas que tem um componente espacial como o movimento ou

deslocamento de partes da figura. No entanto, Lohman (1979) indica também a

orientação espacial, sendo este fator a capacidade de imaginar como um objeto seria

de uma perspectiva diferente a partir da reorientação do observador. Carroll (1993)

identifica outros três, além da visualização e da relação espacial. São eles: velocidade

de fechamento (“closure speed”) que é a habilidade de identificar um objeto

parcialmente escurecido ou com pouca definição sem reconhecer o objeto; flexibilidade

de fechamento (“flexibility of closure”), envolve a habilidade de desmembrar uma parte

específica ou uma figura ou figuras (ou padrões) dentro de outra maior, mais complexa

e a velocidade percentual, que é a velocidade em encontrar um item específico em um

grupo de itens idênticos, um padrão visual específico em um campo visual ou comparar

com precisão um ou mais padrões quando os itens ou padrões não são escurecidos.

(apud HARLE & TOWNS, 2011).

Neste contexto, delimitamos o significado do termo interatividade em nossa

pesquisa tal como o fizeram Araujo e Veit (2008) referindo-se “às possibilidades de

interação do aprendiz, centro do processo educativo, com recursos computacionais,

ferramentas auxiliares desse processo.”. Portanto, segundo os autores nesta etapa do

texto é razoável supor que há uma relação direta entre os recursos educacionais e a

interatividade para que aliviem as possíveis demandas cognitivas, favorecendo qualquer

processo de ensino e aprendizagem. Assim como Cornoldi e Vechi (2003) e McGrew

(2009) citam que é possível estimar a habilidade visuoespacial por meio de atividades

que envolvam a percepção e transformação de figuras, será que o mesmo é válido para

objetos tridimensionais no computador? Nossa hipótese é que a interatividade é um

fator fundamental para prover suporte cognitivo em tarefas envolvendo habilidades

visuoespaciais como no caso de representações computacionais interativas de modelos

tridimensionais da estrutura molecular e sua ação se dá pela diminuição da demanda

cognitiva em três dos fatores apontados como componentes da habilidade espacial: a

34

relação espacial -especificamente a rotação mental -, a orientação espacial e a

flexibilidade restrita.

2.3 - Teoria da Carga Cognitiva

Esta teoria foi fundamentada, inicialmente, por John Sweller e seu

desenvolvimento vem ocorrendo com a contribuição de outros pesquisadores (AYRES;

GOG, 2009). Ela se baseia no sistema de memória humano e, especialmente, nas

relações entre a “memória de trabalho” (working memory) ou de curta duração e a

“memória de longa duração” (long-term memory). A memória de trabalho é onde ocorre

o processamento de novas informações e sua capacidade, tanto de processamento

como de armazenamento, são limitados. Portanto, está muito vulnerável a uma

sobrecarga cognitiva, que ocorre se a quantidade e a complexidade da informação

excederem a sua capacidade de funcionamento. Quando esta sobrecarga ocorre, a

compreensão e a aprendizagem são afetadas negativamente (HASLAM; HAMILTON,

2009; LEUTNER et al, 2009). Já a memória de longa duração aparenta ter uma

capacidade ilimitada para armazenar informações. Todas as informações que não são

usadas continuamente, mas são necessárias para a compreensão de algo, ficam na

memória de longa duração. Nela se constroem os esquemas, estruturas de

conhecimento hierarquicamente organizadas ao redor de conceitos centrais, agindo

como elementos únicos na memória de trabalho. Estes esquemas são de extrema

importância para a compreensão de novas informações. No entanto, as limitações de

capacidade e de duração da memória de trabalho são o funil para a construção destes

esquemas, pois é onde os elementos da informação precisam ser organizados,

processados, combinados, etc, antes de se tornarem consolidados na memória de longa

duração (AYRES; GOG, 2009). Estas limitações tornam-se significativas quando

envolvem tarefas complexas, com muitos elementos de informações interagindo

(HASLAM; HAMILTON, 2009, MILLER, 1956, KIRSCHNER, 2002). Ao mesmo tempo,

estes esquemas são capazes de diminuir a carga cognitiva na memória de trabalho,

pois pode ser qualquer coisa que foi aprendida e tratada como uma entidade única. Se

a aprendizagem ocorreu por um longo período, o esquema pode incorporar uma enorme

quantidade de informações. Em resumo, a construção do esquema ajuda no

armazenamento e na organização da informação na memória de longo prazo e reduz a

carga da memória de trabalho (KIRSCHNER, 2002, AYRES; GOG, 2009, SWELLER et

al, 1998).

35

A carga cognitiva imposta ao funcionamento da memória é formada por três

categorias: a carga cognitiva intrínseca, a carga cognitiva natural ou relevante e a

externa ou irrelevante. A intrínseca é imposta pela complexidade do conteúdo do

material de ensino e pelo nível de interatividade entre os elementos, para minimizá-la,

pode-se segmentar o conteúdo e disponibilizá-lo em uma sequência, onde os elementos

tem baixa ou nenhuma interatividade entre si. A natural ou relevante é imposta pelas

atividades de ensino que beneficiam a aprendizagem devido à construção de esquemas

e a transferência de informações dentro da memória de longo prazo. A externa ou

irrelevante é imposta pela apresentação do material, não interfere na construção de

esquemas e, consequentemente, desperdiça recursos mentais limitados que poderiam

ser usados para auxiliar a carga natural (SANTOS;TAROUCO, 2007, SWELLER et al,

1998).

As tarefas que requerem visualização associam-se a uma demanda cognitiva.

Isso se deve à abstração, ou seja, a necessidade de criar modelos mentais e

representações internas sem apoio de objetos ou meios externos que sirvam como

apoio para a troca de informações com a memória de curta duração.

36

Capítulo 3 – Problema e Objetivos

3.1 – Questão de Pesquisa

A nossa pergunta de pesquisa parte de alguns pressupostos, a maioria já

tratados anteriormente e reagrupados abaixo de modo mais sucinto:

1. O uso de representações visuais é fundamental para a compreensão de conceitos

relacionados à estrutura molecular. Tais representações são usadas tanto por

cientistas quanto entre professores e alunos;

2. As representações visuais de estruturas tridimensionais computacionais são

baseadas em analogias do plano conceitual;

3. As representações visuais da estrutura tridimensional de moléculas representam um

duplo desafio:

3.1. O desafio de compreensão e decodificação de tais representações;

3.2. O desafio de atribuição de significados às analogias;

4. Tanto a decodificação de modelos tridimensionais quanto a sua interpretação

envolve habilidades visuoespaciais. Dentre elas a, a habilidade cognitiva de rotação

mental;

5. Modelos interativos parecem contribuir mais para o aprendizado do que os estáticos;

6. Metodologias de pesquisa existentes parecem não responder ou caracterizar bem

esta constatação da interação. Segundo levantamento recente sobre a pesquisa no

campo da visualização no ensino de química, as metodologias de pesquisa sobre o

tema envolvem diversas abordagens já consagradas nos estudos da área de ensino

de ciências como o uso de questionários, observação, registro em áudio e vídeo,

entrevistas etc. Tais metodologias são utilizadas seja em estudos dedicados ao

modo como estudantes utilizam recursos didáticos individualmente, seja naqueles

dedicados ao papel de tais recursos como mediadores simbólicos das interações

dialógicas entre os sujeitos. (TERUYA; MARSON, 2013; TERUYA et al., 2014).

Embora tenham propiciado significativo avanço no estudo do papel da

visualização no ensino de química, tais metodologias apresentam algumas limitações,

sobretudo no tocante a análise de dados gerados por estudos envolvendo mais de 20

estudantes. Nestes casos, é necessário optar ou por uma abordagem de pesquisa

generalista, baseada em dados que possam ser analisados pela ocorrência de

categorias, ou por metodologias com enfoque na caracterização detalhada de poucos

casos.

37

Esta pesquisa foi motivada pela possibilidade de desenvolver uma metodologia

que propiciasse contemplar as duas abordagens, isto é, preservar informações sobre o

processo individual de apropriação de representações visuais presentes em recursos

didáticos, e, simultaneamente, permitir a aquisição de informações com grandes grupos

de indivíduos.

A partir da coletânea de informações da literatura realizada até aqui, temos as

seguintes inquietações:

Qual o papel da interatividade no uso de ferramentas de visualização da

estrutura molecular? É possível caracterizar o processo de interação de graduandos e

não-graduandos com o uso de representações visuais computacionais de estruturas

moleculares tridimensionais?

3.2 – Objetivos

O desenvolvimento de uma metodologia para análise da interpretação de

representações computacionais tridimensionais interativas de moléculas interativas

(analogias interativas) em química, buscando compreender como a interatividade

relaciona-se com as diferenças da habilidade visuoespacial de rotação. A partir deste

objetivo, iremos realizar o tratamento dos dados, tanto de forma qualitativa quanto

quantitativa. E, consequentemente, a atribuição de significados aos dados coletados

visto ser um método novo.

3.3 – Hipótese do trabalho

Acreditamos ser possível caracterizar a forma como os alunos graduandos e não

graduandos interagem com representações externas em química por meio da

interpretação do registro de sua interação em um visualizador molecular computacional.

A transição entre as representações externas simbólicas (modelos

computacionais, analogias) e internas (modelo mental) pode ser favorecida por

materiais instrucionais interativos pois, a partir da interação com este material e com o

modelo mental, uma sequência de eventos, favorecidos pela habilidade visuoespacial,

e conceitos podem começar a se inter-relacionar, contribuindo para que o indivíduo

consiga dar significado à aquela imagem, muito antes de o mesmo conseguir verbalizar

estas informações.

38

Buscamos a caracterização desta interação a partir de análises qualitativas e

quantitativas da interação, relacionando parâmetros numéricos obtidos com o registro

da interação dos indivíduos com o visualizador computacional de moléculas

tridimensionais.

39

Capítulo 4 - Desenvolvimento da ferramenta de obtenção de dados

4.1 - Metodologia da Pesquisa

Tendo como objetivo de pesquisa o desenvolvimento de uma metodologia1 para

análise da interpretação de representações computacionais tridimensionais interativas

de moléculas em química e buscando compreender como a interatividade relaciona-se

com as diferenças da habilidade visuoespacial de rotação, há alguns elementos distintos

que iremos considerar:

1) O registro das interações com estruturas moleculares tridimensionais. Para

obtermos este registro fizemos uso de um instrumento baseado no visualizador de

moléculas JSMol, construído nas linguagens HTML e Javascript. O visualizador foi

escolhido por ser compatível com diversas plataformas e dispensar o uso de plug-ins

específicos. Esta ferramenta gera duas representações tridimensionais de uma mesma

molécula em diferentes orientações: uma delas imóvel e a outra é interativa. Ambas são

apresentadas ao indivíduo como um problema no qual deve-se explorar a estrutura

interativa de maneira a se obter a mesma imagem, ou a mais próxima possível da

imagem modelo. Durante a interação, a cada meio segundo o instrumento registra

parâmetros relacionados à orientação do modelo molecular. Assim, os parâmetros de

todas as interações feitas podem ser analisadas posteriormente com apreciável detalhe,

e ainda possibilitam obter um replay das interações feitas pelo voluntário. Os dados de

orientação adquiridos são parâmetros baseados no teorema de Euler: Quando uma

esfera é movida em torno do seu centro (rotação), sempre é possível encontrar um

diâmetro cuja direção na posição deslocada é a mesma da direção inicial2. Qualquer

orientação pode ser alcançada a partir de um ângulo de rotação e um eixo de rotação,

resultante de três coordenadas correspondentes aos eixos x, y e z.

1 Agradecimentos ao Gustavo Novaes da Cruz, na elaboração do teste de moléculas e proposição do teste de Ishihara, à Dra. Camila Cicuto na elaboração dos questionários de perfil e de usabilidade e ao Rodrigo Consoli pelo desenvolvimento do visualizador molecular, além das contribuições de todos nas discussões acerca desta pesquisa. 2 ANGELES, Jorge. Rational Kinematics, Springer Tracts in Natural Philosophy, Vol. 34, Springer-

Verlag, New York, 1988, Chaps. 1–3

40

Figura 6 – Representação dos eixos das coordenadas x, y e z.

Fonte: do orientador

O parâmetro “geral” então é calculado como a raiz da soma dos quadrados da

diferença entre as coordenadas de x, y e z respectivas à molécula fixada e a interativa.

𝐷𝑖𝑓𝑓 = √(𝑥 − 𝑥𝑓𝑖𝑥𝑜)2 + (𝑦 − 𝑦𝑓𝑖𝑥𝑜)

2 + (𝑧 − 𝑧𝑓𝑖𝑥𝑜)22

No decorrer do teste, são adquiridos os dados de tempo gasto e de orientação

(três coordenadas do vetor de rotação que vão de 1 a 1000). Conhecendo-se a

orientação inicial das moléculas fixa e interativa, é possível, a cada interação, calcular

a diferença de orientação (Diff) e expressá-la em termos modulares. Em função do valor

obtido da diferença de orientação foi estabelecida a precisão, ou seja, quanto mais baixo

o valor da diferença de orientação, mais precisa a posição da representação molecular

interativa.

2) A proposição de um problema interativo de rotação como contexto de registro,

ou seja, proposição de uma tarefa pontual, circunscrita. Como comentado no item

anterior, a obtenção dos dados das três coordenadas correspondentes aos eixos x, y e

z foi realizada a partir de duas representações tridimensionais de uma mesma molécula

em diferentes orientações: uma delas imóvel e a outra, interativa. Ambas são

apresentadas ao indivíduo como um problema no qual deve-se explorar a estrutura

interativa de maneira a se obter a mesma imagem, ou a mais próxima possível da

imagem estática.

Cada indivíduo interagiu com quatro representações neste programa: a primeira

identificada como "0" era uma molécula estruturalmente simples de 1 – cloroetanol para

ambientação e treinamento com o programa, propiciando uma familiarização com a

ferramenta sem qualquer controle do tempo que o indivíduo use nesta primeira vivência.

A segunda era uma molécula identificada como "intro", era a fórmula estrutural da

caprolactama, representada com diferenciação de cores para os átomos de elementos

químicos distintos; a terceira, identificada como "teste 1" era a fórmula estrutural da

41

batracotoxina, também representada com diferenciação de cores para os átomos de

elementos químicos distintos e a quarta representação, identificada como "teste 2"

também era a batracotoxina, com todos os átomos representados em coloração cinza.

Este momento da metodologia envolve tanto o fator de rotação mental, quanto a

orientação espacial e a flexibilidade restrita, sendo todos os fatores suportados por um

meio externo, o visualizador computacional de estruturas moleculares tridimensionais.

Além disso, há o registro da transformação da representação molecular tridimensional

na forma de um gráfico, o qual designamos como Resolugrama. Este gráfico traz em

sua curva cada etapa do processo de interação do indivíduo com o visualizador, a partir

da sua interação com a representação molecular tridimensional móvel.

Os resolugramas foram analisados e cada seção de suas curvas foi identificada

da seguinte forma:

- O trecho em vermelho mais o trecho em laranja corresponde ao tempo de resolução

(tRes), que é o tempo que indica que o posicionamento da molécula está bastante

próximo do posicionamento do modelo. Ele foi obtido através da análise do resolugrama

que o programa de visualização gerou a partir de cada movimento que o indivíduo

realizava com a representação molecular interativa. Consideramos que, quando o

gráfico apresentava uma queda abrupta em um curto intervalo de tempo e as oscilações

a partir deste ponto eram pequenas e em torno de um valor de precisão abaixo de 200,

este seria o tempo de resolução do problema e todo o restante a partir deste ponto foi

considerado um ajuste fino (tAjust), onde o indivíduo faz pequenos ajustes no modelo

interativo buscando refinar o posicionamento da molécula. O valor 200 para a precisão

foi estabelecido dentro da própria amostra a partir da análise dos resultados obtidos,

visto que comparando os resolugramas de cada participante com os movimentos

realizados pelos mesmos com as representações interativas, foi possível identificar,

visualmente, que o posicionamento da representação sofria alteração mínima em

valores inferiores a 200.

- O tempo total de toda a curva é designado como tempo total (tTotal), que é o tempo

total gasto por cada indivíduo para posicionar da maneira mais precisa possível a

representação molecular interativa. É o tempo que o programa de visualização coletou

quando o indivíduo clicou em “enviar” considerando que o mesmo julgou o teste por

terminado.

42

Gráfico 1: exemplo de um resolugrama do teste da molécula colorida do indivíduo 23.

Em nosso trabalho, tratamos especificamente dos tempos de resolução e o

tempo total. Embora os outros parâmetros tenham sido identificados, neste trabalho

nosso olhar se voltou à estas três seções de tempo identificadas acima.

Partimos do pressuposto que o tRes deve estar relacionado tanto com a rotação

mental quanto com a flexibilidade de fechamento. A rotação mental em razão de ser um

fator inerente a todo o processo de interação do indivíduo com a representação

molecular para buscar o posicionamento mais próximo da representação molecular

estática. A flexibilidade de fechamento em razão de cada movimento com a

representação molecular interativa expor e omitir partes da imagem, interferindo no

processo de decodificação a partir do reconhecimento de vistas ou parte das vistas

destas imagens.

Os tempos foram extraídos das três moléculas do protocolo: molécula de intro,

a colorida e a cinza. No entanto, para fins de análise e obtenção dos resultados que

iremos apresentar no decorrer deste registro, usamos as informações obtidas a partir

da representação molecular colorida e da cinza, visto que são representações do

mesmo modelo molecular porém com o posicionamento inicial da imagem distinto, além

de não diferenciar átomos por cor, o que consideramos ao iniciar esta investigação ser

uma estratégia adequada para verificarmos as possíveis diferenças de comportamento

no uso do visualizador, buscando obter dados para analisarmos o comportamento dos

sujeitos. A inclusão do teste com representação de estrutura molecular cinza se fez

dentro da lógica de termos níveis diferentes de demanda cognitiva, já que, em princípio,

43

ao usar ou não cores estamos mudando o parâmetro ligado à flexibilidade de

fechamento. A molécula intro foi pensada como uma interface de ambientação com a

ferramenta, o visualizador molecular interativo que fazia parte do protocolo e, através

do qual, os dados para esta pesquisa foram obtidos.

Outro artifício de análise que pudemos usar foi a comparação de imagens de

vistas da representação molecular interativa durante o processo de resolução com o

perfil de curva obtido durante a interação. Esta comparação favoreceu a interpretação

da curva, comparando cada seção com a vista da representação molecular naquele

momento do processo.

3) Proposição de uma sequência de tomadas de dados.

Cada teste e questionário dentro deste protocolo tem um objetivo específico,

visando nos orientar sobre características individuais que possam contribuir na

compreensão dos dados obtidos e, consequentemente, as possíveis implicações no uso

deste tipo de recurso.

A seguir será feita a indicação de cada um, bem como um descritivo do mesmo,

na ordem em que foram aplicados.

- Formulário de exposição prévia e familiaridade

Formulário elaborado na plataforma Google Forms, tem como objetivo coletar

informações gerais de cada indivíduo que participou da coleta, tais como nome, idade,

sexo3, formação acadêmica bem como obter informações se o indivíduo já tinha visto

e/ou mexido com modelos tridimensionais estáticos na tela do computador, impressos

em livros e apostilas, físicos e interativos no computador. Este formulário foi respondido

online. Através dele podemos caracterizar o perfil da nossa amostra, conhecendo a

origem acadêmica de cada um, a quanto tempo está no curso em questão e o grau de

familiaridade com este tipo de representação, através das seguintes perguntas:

- Com que frequência você já viu modelos tridimensionais estáticos impressos (livros,

apostila etc.)?

3 No período da elaboração do formulário de perfil, foi usado este termo para que os participantes se identificassem. As pesquisas e artigos sobre habilidades visuoespaciais encontradas até o momento desta pesquisa ser finalizada, traziam dados referentes ao termo utilizado.

44

- Com que frequência você já viu modelos tridimensionais estáticos na tela do

computador?

- Com que frequência você já viu modelos tridimensionais físicos (plástico, isopor etc.)?

- Com que frequência você já viu modelos tridimensionais interativos no computador?

- Com que frequência você já mexeu em modelos tridimensionais físicos (plástico, isopor

etc.)?

- Com que frequência você já mexeu em modelos tridimensionais não interativos4?

- Com que frequência você já mexeu em modelos tridimensionais interativos no

computador?

- Com que frequência você utiliza modelos tridimensionais para estudar?

Os dados de exposição prévia e familiaridade são o nível de ensino, que pode

ser cursinho (C) ou graduação (G) e os valores apresentados para cada item seguinte

como “visualização impressos”, “visualização físicos”, etc, se referem a uma escala

adotada em nosso questionário de pesquisa do perfil dos indivíduos participantes onde

a frequência de contato/uso era indicado numericamente de 0 a 4, onde 0 era nunca e

4 era muitas vezes. Na pergunta “Com que frequência você usa modelos tridimensionais

para estudar?” as respostas não eram indicações numéricas, mas sim os termos

“raramente”, “duas vezes por ano”, “mensalmente” e “semanalmente”. Para facilitar a

tabulação das respostas, fizemos a seguinte relação: “raramente” foi atribuído o valor 0,

“duas vezes por ano” foi atribuído o valor 1, “mensalmente” foi atribuído o valor 2 e

“semanalmente” o valor 3. A tabela completa com os dados de todos os indivíduos

poderá ser encontrada nos anexos.

O objetivo deste levantamento é saber qual o grau de familiaridade dos

indivíduos envolvidos nesta pesquisa com a visualização e interação de representações

de estruturas moleculares, pois esta familiarização pode causar diferenças nos dados

obtidos através do visualizador.

- Testes de cores de Ishihara

Este teste foi elaborado pelo Shinobu Ishihara (ISHIHARA, 1972) com o objetivo

de detectar deficiências visuais congênitas, como o Daltonismo. O teste é composto por

24 cartões com a imagem de um círculo colorido em cada um. O conjunto de cores de

cada círculo é agrupado de forma a exibir um número ou forma, a qual só será

4 Imagens pseudo tridimensionais em tela de computador

45

visualizada por indivíduos com visão normal. A relevância da aplicação deste teste em

nossa metodologia se dá pela necessidade de sabermos se algum dos indivíduos teria

dificuldade em distinguir cores que podem fazer parte das imagens utilizadas no

visualizador molecular, comprometendo sua compreensão pictórica. Esta possível

dificuldade de diferenciar cores estaria ligada a fatores que interferem na flexibilidade

restrita. (Anexo B).

Para cada imagem digite o número que você pode ver. Se você não vê nada, deixe a resposta em branco.

Figura 7: Excerto do teste de Ishihara

Fonte: Ishihara, 1972

- Teste de Interpretação de representações moleculares

Este teste foi elaborado pelo grupo de pesquisa com o intuito de levantar

informações sobre a capacidade de transposição de estruturas moleculares

representadas tridimensionalmente para estruturas moleculares bidimensionais. Vale

ressaltar que neste teste os participantes tinham como ponto de apoio para a resolução

a diferenciação por cores dos elementos químicos que formavam as estruturas

moleculares representadas. Com este recurso, não era imprescindível aos indivíduos

ter domínio conceitual para resolver corretamente o teste. Bastava algum

reconhecimento de cores e de posição relativa entre as esferas que representavam os

átomos nas estruturas. A inserção deste teste se justifica a partir da possibilidade de

analisarmos por ele tanto o fator de rotação mental quanto o de orientação espacial. O

46

teste é formado por cinco questões de múltipla escolha com quatro alternativas cada,

com grau crescente de complexidade do arranjo molecular (Anexo C).

Figura 8: Excerto do teste de Interpretação de representações moleculares

Fonte: da autora

- Purdue Visualization Rotation Test

O Purdue Visualization Rotation Test (PVRot) é uma versão curta de 20 itens do

PSVT:R original (BODNER; GUAY, 1997). Ele é usado para medir a habilidade de

rotação mental 3D de indivíduos a partir de 13 anos em um tempo limite estabelecido

pelo autor de 10 min. A aplicação deste teste em nosso protocolo teve como objetivo

levantar indicadores acerca das habilidades visuoespaciais dos indivíduos envolvidos,

especificamente a rotação mental, a partir do total de acertos obtidos. O teste é formado

por questões de múltipla escolha com cinco alternativas cada. Em cada questão o

indivíduo visualiza uma imagem e a respectiva rotação da mesma, como um modelo

para orientar a resolução da questão. Logo abaixo, na mesma questão, tem-se outra

imagem e o indivíduo deve, a partir do mesmo movimento de rotação realizado com o

modelo, encontrar a imagem correspondente entre as alternativas. O uso deste teste se

justifica por ser já reconhecido no meio acadêmico há muitos anos (Anexo D).

47

Figura 9 - Excerto do teste de Purdue Visualization Rotation Test

Fonte: Guay, 1997

- Teste com o visualizador de estruturas moleculares interativas

Como comentado anteriormente, o teste com o visualizador era composto de

quatro representações moleculares: a molécula identificada como “0” que é uma

representação molecular considerada de treino tanto para a ambientação do usuário

com o visualizador quanto com o mouse; a molécula identificada como “intro”, de formula

estrutural simples e com diferenciação de cores para átomos de elementos químicos

distintos e as moléculas identificadas como “teste 1” e “teste 2”, ambas representações

das estruturas moleculares da batracotoxina com a diferença que a representação no

“teste1” era com diferenciação de cores para átomos de elementos distintos e a

representação no “teste 2” apresenta todos os átomos na cor cinza. O interesse em

propor testes com representações de estruturas moleculares com diferenciação na

48

coloração é modificar a demanda cognitiva, além do registro da rotação mental por meio

da interação e a flexibilidade restrita (Anexo E).

Figura 10 - Tela do Visualizador Molecular

Fonte: da autora

- Questionário sobre o esforço mental

Um questionário online onde numa escala Likert de 1 a 9, sendo 1"muito, muito

baixo esforço mental" e 9 "muito, muito alto esforço mental", o indivíduo indica o seu

esforço mental no uso do programa de visualização molecular, tanto na molécula de

treinamento, quanto na intro, na colorida e na cinza. Embora seja uma ferramenta que

permite obter dados bastante subjetivos, ainda assim devemos considerar que ninguém

melhor que o próprio indivíduo que interagiu com a ferramenta para graduar o quão

intenso foi o esforço empenhado na resolução dos testes. (Anexo F)

- Questionário de Usabilidade

Um questionário online onde numa escala de 1 a 5, sendo 1 "Discordo

totalmente" e 5 "Concordo completamente", o indivíduo indica se julgou adequadas as

cores nas moléculas, se as cores auxiliaram na resolução de problemas, se as

instruções era claras, organizadas e úteis, se a tela do computador apresentava

49

contraste, se o mouse funcionou adequadamente, entre outras afirmações correlatas

aos testes e equipamentos utilizados.

Tabela 2 – Sequência da tomada de dados

Sequência Teste/Questionário Tempo Empregado Dado Obtido

1 Exposição Prévia e

Familiaridade

10 minutos Origem acadêmica e

Familiarização com

representações

2 Cores de Ishihara 15 minutos Distinção de cores

3 Interpretação de

representações

10 minutos Transposição de

representações

tridimensionais

impressas para

bidimensionais

impressas

4 PVRot 10 minutos Indicador sobre a

habilidade de rotação

mental

5 Visualizador

Molecular

10 minutos Indicadores sobre a

rotação mental, a

orientação mental e

a flexibilidade

restrita.

6 Esforço mental 5 minutos Indicador sobre o

esforço mental

envolvido

7 Usabilidade 5 minutos Informações sobre a

facilidade de uso dos

computadores e de

aplicação dos testes.

Fonte: da autora

A sequência de tomada de dados foi realizada na sala de multimídia do Instituto

de Química - USP com computadores com a resolução de tela ajustada da mesma forma

e em número suficiente para cada indivíduo. É relevante destacar este ponto pois por

usarmos uma ferramenta computacional que exige que o indivíduo diferencie formas e

50

cores, e, por isso, o contraste das cores bem como a definição podem interferir,

buscamos garantir que todas as tomadas de dados acontecessem no mesmo ambiente.

Cada participante da pesquisa respondeu a todos os questionários e executou

individualmente este conjunto de testes na ordem descrita. Cada sessão levou cerca de

60 minutos (ANEXO G).

4.2 – Componentes da amostra

Todo este protocolo foi aplicado em dois momentos distintos: uma primeira

coleta, realizada em Setembro de 2015 totalizando 23 indivíduos: 18 estudantes de um

cursinho pré-vestibular gratuito, 1 aluno da pós-graduação em farmácia e 4 alunos da

graduação em farmácia. O grupo do cursinho era bastante heterogêneo, tendo 3

estudantes já graduados (dois em química e um em engenharia) e um aluno refugiado

com acentuadas dificuldades com o nosso idioma. Por conta desta dificuldade, este

indivíduo não conseguiu compreender as perguntas e comandos de toda a sequência,

e nossa intervenção auxiliando-o poderia interferir na imparcialidade da pesquisa,

comprometendo as informações obtidas deste indivíduo. Após análise prévia dos

mesmos, consideramos o descarte dos dados obtidos com este indivíduo. Os 23 citados

anteriormente não o envolvem.

Uma nova tomada foi realizada em Setembro de 2016, envolvendo no total 27

indivíduos: 2 alunos cursando primeiro ano de Ciências Moleculares, 12 alunos

cursando primeiro ano de graduação em Química, 8 alunos cursando segundo e terceiro

ano de graduação em Química, 1 aluno formado em Química Ambiental e 4 alunos da

Licenciatura em Química.

Os indivíduos da primeira coleta foram convidados a participar na qualidade de

voluntários por um dos integrantes do nosso grupo de pesquisa que era, naquele

período, professor de química deles. Já o segundo grupo foi convidado através de uma

mensagem de correio eletrônico disparada pela seção de graduação do Instituto de

Química - USP para todos os alunos da graduação, especificando que a participação na

pesquisa era voluntária.

A todos os participantes da pesquisa foi solicitada a leitura do termo de Livre

Consentimento e a sua assinatura, caso concordassem em participar da pesquisa, antes

de iniciar a aplicação de todos os testes e questionários. Os mesmos eram esclarecidos

sobre qualquer dúvida advinda da leitura do mesmo (ANEXO A).

51

4.3 – Tratamento dos dados

Os dados obtidos a partir da sequência de aplicação dos testes e questionários

apresentam três tipos de tratamentos:

1 - Estatística descritiva, onde os dados da amostra são apresentados por máximo e

mínimo, média, sigma, moda e coeficiente de Pearson.

2 - Análise por Hierarchical Cluster Analysis (HCA) ou Análise de Grupamentos

Hierárquicos, é um método que de análise de grupos que busca construir uma hierarquia

entre os grupos de dados obtidos. O objetivo é exibir os dados enfatizando seus

agrupamentos e padrões. O distanciamento entre os pontos reflete a similaridade de

suas propriedades, auxiliando na determinação de semelhanças entre amostras,

agrupando-as entre si. O resultado do HCA é geralmente apresentado em um

dendrograma, um gráfico que mostra a organização das amostras e suas relações na

forma de árvore. O agrupamento é obtido pelo uso de uma métrica apropriada de

distância das amostras (geralmente distância Euclideana, Mahalanobis ou Manhattan)

e critério de ligação entre os grupos. Complete, single, average e Ward são as variações

mais comuns dos métodos de ligação (GRANATO, KARNOPP, & VAN RUTH, 2015 apud

GRANATO et al, 2018). Em nossa análise, usamos o método Ward que, de acordo com

Cornish (2007)

“é um método onde todos os pares possíveis de clusters são combinados e a soma do quadrado das distâncias dentro de cada grupo são calculadas. Isso é então somado a todos os grupos. A combinação que dá a menor soma de quadrados é escolhida. Este método tende a produzir aglomerados de tamanho aproximadamente igual, o que nem sempre é desejável. Este método é também bastante sensível a dados que fogem da amostra. Apesar disso, é um dos métodos mais populares.”

Nosso critério de escolha deste método se deu a partir da observação das

características de cada grupo, encontrando parâmetros entre os dados que explicassem

a coerencia do grupamento obtido pelo método.

3 – Análise correlacional de parâmetros obtidos em nossa sequência, como, por

exemplo a pontuação obtida no teste PVRot e o tempo de resolução nos testes do

visualizador de estruturas moleculares.

52

Capítulo 5 – Análise Global dos Resultados

5.1 – Descrição do conjunto de resultados obtidos

O conjunto de dados coletados para cada indivíduo da amostra com 50

participantes reúne os seguintes dados:

A – Dados referentes ao perfil dos participantes (idade, curso de origem, etc...);

B – Dados referentes à exposição e familiaridade do indivíduo com representações

tridimensionais estáticas e dinâmicas interativas;

C – Dados referentes aos parâmetros visuais de identificação de cores a partir do teste

de Ishihara;

D – Dados referentes à habilidade cognitiva de rotação mental em sistemas não

interativos (pontuação obtida no teste PVRot);

E – Dados referentes às representações moleculares tridimensionais interativas:

Molécula intro

Molécula colorida

Molécula cinza

F – Dados referentes ao teste de esforço mental, em função de poder nos indicar a

demanda cognitiva de nossa sequência.

A tabela abaixo exemplifica estes dados para 4 indivíduos. A tabela completa da

amostra se encontra em anexo, ao final desta tese.

tRes, tTotal

53

Tabela 3 – Conjunto de dados de 4 participantes da amostra

n 11 12 13 20

Perfil Faixa etária menos de 18 18 a 24 18 a 24

mais de 34

Curso de graduação: Cursinho Cursinho Cursinho Cursinho

nível C C C C visualização

impressos 0 3 3 05 visualização

estáticos no pc 1 2 3 04 visualização físicos 2 3 2 04 visualização

interativos no pc 0 1 1 04 manipulação

físicos 0 1 1 06 manipulação não

interativos 0 1 3 05 manipulação

interativos 2 2 1 05 uso para estudos 0 1 2 05 Sexo F F F M Pontos teste

moléculas 3 5 5 5

PVRoT 4 7 10 1

Intro tTotal (s) 77 59,5 75 168 tRes (s) 12 45,5 54 31

Cor tTotal (s) 106 88 44,5 59,5 tRes (s) 29 63 22,5 5,5

Cinza tTotal (s) 149 110 35 48

tRes (s) 99,5 28,5 18 30,5

Legenda: PVRot = Purdue Visualization Rotation; tTotal = tempo total; tRes = tempo de resolução; Escalas PVRot = até 20;

Fonte: da autora

5.2 – Análise e discussão dos fatores referentes à exposição prévia e familiaridade com

os modelos moleculares

5 escala adotada onde a frequência de contato/uso era indicada numericamente de 0 a 4, onde

0 era nunca e 4 era muitas vezes. 6 as respostas não eram indicações numéricas, mas sim os termos “raramente”, “duas vezes por

ano”, “mensalmente” e “semanalmente”. Para facilitar a tabulação das respostas, foi feita a seguinte correlação: “raramente” foi atribuído o valor 0, “duas vezes por ano” foi atribuído o valor 1, “mensalmente” foi atribuído o valor 2 e “semanalmente” o valor 3.

54

5.2.1 – Análise global dos dados

A primeira caracterização da nossa amostra com informações sobre subgrupos da

população quanto ao nível de ensino de cada indivíduo (cursinho ou graduação) foi

trabalhada, tendo a atenção dirigida à exposição prévia e familiaridade com as representações

moleculares tridimensionais que estes indivíduos nos indicaram através de suas respostas ao

questionário.

Os gráficos 2 a 9 trazem a frequencia de indivíduos separados por graduação e

cursinho (eixo y) versus frequencia de exposição (em porcentagem), tanto à visualização, à

manipulação quanto ao uso para fins de estudos (eixo x).

- Exposição à representação de modelos moleculares não interativos

Visualização impressas Visualização estáticas no PC

Gráfico 2: Visualização de representações moleculares impressas X

nível de ensino

Gráfico 3: Visualização de representações moleculares estáticas

(PC) X nível de ensino

55

As respostas obtidas em nossa amostra indicam que a percepção dos alunos sobre a

visualização de representações moleculares impressas, bem como a frequência de

representações moleculares tridimensionais estáticas computacionais e a visualização de

modelos físicos é bastante acentuada na graduação e pouco recorrente no cursinho.

Visualização físicas Visualização interativas no PC

Manipulação não interativas

Gráfico 4: Visualização de representações moleculares físicas X

nível de ensino

Gráfico 5: Visualização de representações moleculares interativas

no PC X nível de ensino

Gráfico 6: Manipulação com modelos tridimensionais não interativos

X nível de ensino

56

Com relação aos alunos do cursinho, percebe-se um grupo mais heterogêneo com

indivíduos que indicaram pouca frequência de visualização de modelos moleculares

tridimensionais estáticos computacionais até um número similar de indivíduos que indicaram

uma frequência maior.

É relevante destacar que quando nos referimos às respostas dadas pelos alunos do

cursinho, estas se relacionam às suas vidas escolares até o momento e não somente o

período de estudos no próprio cursinho. E este percurso escolar anterior ao cursinho pode

interferir no perfil deste grupo e, consequentemente, em suas respostas tendo em vista a

diversidade de origens educacionais do mesmo.

De forma geral, a visualização interativa (gráfico 5) também se destaca na graduação,

tendo uma heterogeneidade de respostas dentro deste grupo no que tocante à frequência

com que visualizavam com uma concentração maior de respostas indicativas de pouca

visualização. Já entre os indivíduos do cursinho, as respostas deles indicam baixa frequência

de visualização de representações moleculares interativas no PC. Podemos interpretar que

este tipo de visualização não é um recurso amplamente explorado na educação básica à

despeito da popularização dos computadores, tablets e smartphones e da facilidade que há

de encontrar visualizadores moleculares até mesmo para celulares com baixa demanda de

memória e processamento, alguns inclusive gratuitos.

Muitos alunos da amostra do cursinho indicam que na sua percepção quase não

manipularam ou manipularam muito pouco modelos tridimensionais não interativos enquanto

as respostas dos alunos da graduação indicam uma manipulação um pouco mais recorrente.

Estes modelos podem ser vídeos e gifs que os próprios alunos utilizaram, por exemplo.

- Exposição à representação de modelos interativos

57

A percepção dos alunos sobre a manipulação de modelos tridimensionais físicos e

modelos interativos no PC é baixa entre os indivíduos advindos do cursinho, em nossa

amostra, comparativamente aos indivíduos da graduação. No entanto, vale destacar que

mesmo dentro da amostra de alunos da graduação há a incidência de respostas indicando

que poucas vezes se mexeu com modelos moleculares físicos ou no PC, o que denota a frágil

presença deste recurso material neste nível de ensino.

- Frequência de Uso para fins de estudo em cada nível de ensino

Gráfico 9: Frequência de uso de modelos para fins de estudo X nível de ensino

Gráfico 7: Manipulação com modelos tridimensionais físicos X nível de ensino

Gráfico 8: Manipulação com modelos tridimensionais interativos no PC X nível

de ensino

Manipulação físicos Manipulação interativos no PC

Uso para estudos

58

A maioria dos alunos do cursinho indicam em suas respostas que há pouquíssimo uso

dos modelos tridimensionais para fins de estudo. Já o grupo da graduação apresenta tanto

alunos que, como os do cursinho, indicam pouquíssimo uso para este fim, quanto uma outra

parte deste mesmo grupo indica, com a mesma frequência, um uso maior dos modelos

tridimensionais para fins de estudo.

Por este levantamento a partir do questionário de exposição prévia e familiaridade

percebemos que, embora haja uma exposição às visualizações e haja a manipulação de

representações de modelos tridimensionais na graduação, a interação na interface

computacional é pouco explorada. No grupo advindo do cursinho esta interação é ainda

menor, de acordo com as respostas dos alunos.

- Teste de Ishihara

Outro teste aplicado à amostra e que nos auxiliou em sua caracterização foi o teste de

Ishihara. O mesmo já foi explicado anteriormente e vale tratar aqui do resultado obtido com a

aplicação do mesmo: 100 % de nossa amostra diferencia cores; todos apresentaram

excelentes resultados neste teste o que para nossa investigação era bastante relevante, visto

que uma das representações moleculares que os indivíduos iriam usar possuía áreas com

cores distintas e que poderia ter sua resolução comprometida.

- Teste sobre interpretação e transposição de representações moleculares

Na investigação também havia um teste de interpretação de representações

moleculares tridimensionais estáticas para bidimensionais estáticas com o intuito de obtermos

dados sobre a interpretação deste tipo de imagens. Especificamente, este teste envolve tanto

o fator de rotação mental, quanto o de orientação espacial por serem componentes da

visualização espacial que o aluno precisará requisitar para decodificar a imagem

tridimensional, juntamente com a flexibilidade restrita, e encontrar a representação molecular

bidimensional correspondente. Os resultados obtidos são apresentados no gráfico abaixo.

59

Gráfico 10: Teste sobre interpretação de representações 2D X nível de ensino

Os gráficos 10 traz a frequencia de indivíduos separados por graduação e cursinho

(eixo y) versus frequencia de acertos (em porcentagem) do teste sobre interpretação e

transposição de representações moleculares (eixo x).

A grande maioria dos alunos da graduação tiveram êxito na realização deste teste com

alto número de acertos, diferentemente dos alunos do cursinho.

60

5.2.2 – Análise Hierárquica por Agrupameto (HCA)

O conjunto de dados referentes à percepção dos estudantes sobre a sua exposição

às representações visuais de modelos moleculares foi analisada também por HCA.

Figura 11 - Dendograma resultante da análise por agrupamento hierárquico das respostas referentes

à percepção de exposição prévia e familiaridade dos estudantes. A análise foi realizada pelo método

de agrupamento Ward.

Fonte: da autora

A partir do dendograma acima é possível identificar quatro grupamentos em nossa

amostra. Da análise por HCA selecionamos 4 grupos da amostra, os quais consideramos

relevantes. Os parâmetros estatísticos descritos de cada grupo são apresentados a seguir.

Grupo A

Grupo B

Grupo C

Grupo D

61

Tabela 4 – Dados estatísticos dos grupos para a exposição prévia e a familiaridade às

representações não interativas

Visualização

Impressos

Visualização

Estáticas

Visualização

Físicos

Visualização

Interativas

Manipulação

Não Interativas

Geral

N = 50

F M

C:11 6

G:15 7

Máx: 4,2

Mín:0,0

3,1 ± 1,0

Moda: 3

Máx: 4,0

Mín:0,0

2,7 ± 1,1

Moda: 3

Máx: 4,0

Mín:0,0

2,4 ± 1,0

Moda: 3

Máx: 4,0

Mín:0,0

1,6 ± 1,0

Moda: 2

Máx: 4,0

Mín:0,0

1,5 ± 1,2

Moda: 1

A

n = 15

F M

C:2 1

G:4 8

Máx: 4,5

Mín:2,0

3,5 ± 0,8

Moda: 4

Máx: 4,0

Mín:2,0

3,1 ± 0,9

Moda: 3

Máx: 4,0

Mín:2,0

3,4 ± 0,6

Moda: 4

Máx: 4,0

Mín:1,0

2,5 ± 0,9

Moda: 3

Máx: 4,0

Mín:1,0

2,7 ± 1,0

Moda: 3

B

n = 10

F M

C:5 4

G:- 1

Máx: 4,0

Mín:0,0

1,9 ± 1,2

Moda: 2

Máx: 2,0

Mín:0,5

1,2 ± 0,7

Moda: 2

Máx: 3,0

Mín:0,0

1,6 ± 0,8

Moda: 2

Máx: 2,0

Mín:0,0

0,5 ± 0,7

Moda: 1

Máx: 1,0

Mín:0,0

0,4 ± 0,5

Moda: 1

C

n = 10

F M

C:- 1

G:4 5

Máx: 4,1

Mín:3,00

3,6 ± 0,5

Moda: 4

Máx: 4,0

Mín:2,75

3,2 ± 0,6

Moda: 4

Máx: 4,0

Mín:1,0

2,2 ± 1,0

Moda: 2

Máx: 3,0

Mín:0,0

1,3 ± 0,8

Moda: 2

Máx: 3,0

Mín:0,0

1,5 ± 0,8

Moda: 2

D

n = 15

F M

C:4 -

G:7 3

Máx: 4,0

Mín:2,0

3,1 ± 0,8

Moda: 3

Máx: 4,0

Mín:2,0

2,9 ± 0,8

Moda: 3

Máx: 3,0

Mín:1,0

2,0 ± 0,6

Moda: 3

Máx: 3,0

Mín:1,0

1,6 ± 0,8

Moda: 2

Máx: 3,0

Mín:0,0

1,1 ± 1,1

Moda: 1

Fonte: da autora

62

Tabela 5 – Dados estatísticos dos grupos para a exposição prévia e a familiaridade à representações

interativas

Manipulação

Físicos

Manipulação

Interativas

Uso

Estudo

Teste

Interp. Moléculas

Geral

N = 50

F M

C:11 6

G:15 17

Máx: 4,0

Mín:0,0

1,5 ± 1,1

Moda: 2

Máx: 4,0

Mín:0,0

1,3 ± 1,1

Moda: 2

Máx: 3,0

Mín:0,0

1,0 ± 1,1

Moda: 1

Máx: 5,2

Mín:3,0

4,6 ± 0,6

Moda: 5

A

n = 15

F M

C:2 1

G:4 8

Máx: 4,0

Mín:1,0

2,9 ± 0,9

Moda: 3

Máx: 4,0

Mín:1,0

2,4 ± 1,0

Moda: 3

Máx: 3,0

Mín:0,0

1,3 ± 1,0

Moda: 2

Máx: 5,2

Mín:3,0

4,6 ± 0,6

Moda: 5

B

n = 10

F M

C:5 4

G:- 1

Máx: 1,0

Mín:0,0

0,5 ± 0,5

Moda: 1

Máx: 2,0

Mín:0,0

0,6 ± 0,8

Moda: 1

Máx: 0,0

Mín:0,0

0,0 ± 0,0

Moda: 0

Máx: 5,0

Mín:3,0

3,9 ± 0,5

Moda: 5

C

n = 10

F M

C:- 1

G:4 5

Máx: 2,0

Mín:0,0

1,1 ± 0,7

Moda: 2

Máx: 1,25

Mín:0,0

2,4 ± 1,0

Moda: 3

Máx: 0,0

Mín:0,0

0,0 ± 0,0

Moda: 0

Máx: 5,2

Mín:4,0

4,9 ± 0,3

Moda: -

D

n = 15

F M

C:4 -

G:7 3

Máx: 2,0

Mín:0,0

1,1 ± 0,5

Moda: 2

Máx: 2,0

Mín:0,0

1,2 ± 0,7

Moda: 2

Máx: 3,0

Mín:1,0

2,1 ± 0,7

Moda: 3

Máx: 5,0

Mín:5,0

5,0 ± 0,0

Moda: 5

Fonte: autora

No grupo A, formado por 15 indivíduos, há um predomínio de indivíduos da graduação,

em sua maioria com o máximo de acertos no teste de moléculas, alta frequência de

visualização de modelos impressos e físicos, baixa frequência de visualização e manipulação

de modelos interativos e pouco ou nenhum uso de modelos para fins de estudo.

63

No grupo B, formado por 10 indivíduos, há um predomínio de alunos do cursinho. Estes

apresentam um resultado mediano para alto no teste de moléculas, não fizeram uso de

modelos para fins de estudo e indicam baixa frequência tanto no uso quanto na visualização

de modelos.

No grupo C, formado por 10 indivíduos, onde também predomina os advindos da

graduação, quase a totalidade deles obteve a pontuação máxima no teste de moléculas ao

mesmo tempo que indicaram não terem feito uso de modelos para fins de estudos.

Apresentam baixa frequência de manipulação dos modelos bem como de visualização de

modelos interativos, estáticos no PC e físicos. No entanto, mostram uma maior familiaridade

na visualização de modelos impressos.

Também no grupo D, formado por 15 indivíduos, há um predomínio da graduação,

todos com pontuação máxima no teste de moléculas, indicam um baixo uso para fins de

estudo, baixa manipulação e visualização de modelos físicos, interativos e não interativos no

computador (PC), porém com uma frequência de visualização mais heterogênea, tanto nos

estáticos no PC quanto nos impressos.

Ao analisarmos a constituição destes grupos percebemos que em todos a

interatividade é baixíssima, tanto na visualização quanto na utilização dos modelos. A

interação não parece ser um fator presente na vida acadêmica dos indivíduos de nossa

amostra, tanto na educação básica quanto na graduação. E mesmo o recurso mais

amplamente encontrado que são as representações moleculares impressas (livros,

apostilas,...), não são majoritariamente reconhecidas pelos indivíduos de nossa amostra como

visualizadas, ou seja, embora expostos frequentemente a este recurso indicam uma baixa

frequência de visualização. Como podemos entender esta percepção dos indivíduos? Talvez

uma baixa valorização deste recurso para a compreensão do conhecimento, inclusive químico

mas não só, tanto por parte dos alunos como por parte dos docentes de todos os níveis de

ensino e a pouca identificação destes modelos como recursos de aprendizagem por parte dos

indivíduos. Nos gráficos analisados no início do capítulo, esta análise é corroborada, tanto no

enfoque da baixa manipulação de representações de estruturas moleculares físicas ou virtuais

quanto na percepção da visualização de representações moleculares, sendo esta um pouco

mais acentuada entre os indivíduos da graduação.

64

Capítulo 6 – Relação entre a Habilidade Visuoespacial de Rotação e o Processo de

Interação com Representações 3D Interativas

6.1 – Distribuição geral dos dados obtidos com o visualizador e o PVRot

A partir dos dados de PVRot obtidos, pudemos fazer a primeira caracterização da

nossa amostra com informações sobre sub-grupos da população quanto ao nível de ensino

de cada indivíduo (cursinho ou graduação) e o sexo masculino (M) ou feminino (F),

Tabela 6 - Caracterização da amostra a partir do PVRot

Máximo Mínimo Média +- sigma Moda

Geral (n=50)

M= 24 F= 26

17 13

12 7

13,0 ± 4,0 10,0 ± 3,0

14,5 10

Graduandos

(n=33) M= 18 F= 15

16

17 16

12

13 9

14,0 ± 2,0

15,0 ± 2,0 12, 0 ± 4,0

14

16 12

Cursinho

(n=17) M= 6 F= 11

10

13 10

5

3 5

7,0 ± 3,0

8,0 ± 5,0 7,0 ± 3,0

10

6,5 7,0

Legenda: M = Masculino; F = Feminino

Fonte: da autora

Para exemplificar o entendimento dos dados desta tabela, vamos retratar os valores

correspondentes a análise da amostra geral. Quando considerada a amostra segmentando-a

pelo sexo, temos para o sexo masculino um máximo de pontuação de 17 e um mínimo de 12,

com uma média de 13,0 variando em 4,0 para mais ou para menos e um valor de maior

recorrência correspondente a 14,5. Já para o sexo feminino, temos um máximo de pontuação

de 13 e um mínimo de 7, com um média de 10,0 variando em 3,0 para mais ou para menos e

um valor de maior recorrência correspondente a 10. Portanto, podemos identificar uma maior

pontuação no PVRot obtida pelos indivíduos do grupo da graduação em comparação com os

do cursinho. Dentre os fatores que podem corroborar para tal resultado em nossa amostra

podemos elencar a possibilidade de um maior uso das habilidades visuoespaciais de rotação

mental em razão das demandas acadêmicas, um maior grau de exposição a modelos de

representação molecular em situações de ensino-aprendizagem que requisitam o uso de

rotação mental ou somente a visualização dos modelos moleculares tridimensionais em

diversos meios como impresso, computacional, etc. Estes fatores foram contemplados no

questionário de exposição prévia e familiaridade ao qual os alunos responderam e, como já

discutido no capítulo anterior, a percepção dos estudantes sobre sua exposição e

65

familiaridade às representações de modelos moleculares estáticos, 2D ou 3D, é baixo tanto

nos que estão no cursinho quanto nos alunos de diversos anos da graduação. Podemos supor

que embora os alunos da graduação tenham a percepção de baixa familiaridade com este

tipo de representação, fato é que a exposição a este tipo de modelo, mesmo que impresso,

favorece o desenvolvimento de algumas habilidades visuoespaciais, como a de rotação, por

exemplo.

Seguindo com nossas análises dos dados obtidos a partir do uso do visualizador

molecular para as três representações de estruturas moleculares identificadas como intro

(representação de introdução), cor (representação colorida) e cinza (representação de

coloração monocromática), o seguinte dendograma foi obtido:

Figura 12: Dendograma resultante da análise por agrupamento hierárquico das respostas referentes ao PVRot e aos tRes e tTot. A análise foi realizada pelo método de agrupamento Ward.

Fonte: da autora

Grupo 1

Grupo 2

Grupo 3

Grupo 4

66

Podemos observar no dendograma a identificação de quatro grupos em nossa amostra

a partir dos parâmetros inseridos no minerador. Cada um destes foi analisado e sua

composição e caracterização serão descritos a seguir. É relevante destacar que todos os

dados numéricos obtidos foram normalizados de 0 a 100%, em função da nossa amostra,

para serem tratados pelo programa. Caso contrário, cada um deles teria um peso diferente

pois ele trataria com maior peso as variáveis que apresentassem maior amplitude e isto

poderia acarretar distorções em nossa análise. Todos os valores absolutos obtidos pelo

visualizador estão em uma tabela, no anexo.

O grupo 1 se caracteriza por 21 indivíduos com rendimento no PVRot a partir de 50%

dos resultados obtidos em nossa amostra, tempos totais na representação da molécula

colorida e na representação da molécula cinza abaixo de 41% e 33%, respectivamente, bem

como tempos de resolução abaixo de 37% na representação da molécula colorida e de 31%

na molécula cinza. Percebemos um grupo com resultados coesos, que apresentam

rendimento semelhante tanto na representação colorida quanto na cinza, denotando que para

estes a cor não é um fator relevante na identificação visual para a resolução deste perfil de

problema. E qual seria a estratégia de resolução destes participantes?

Uma possibilidade é que estes indivíduos "aprenderam" a molécula colorida e

reconheceram que o teste cinza se refere à mesma sem coloração. Esta aprendizagem pode

ter se dado pelo reconhecimento de padrões na forma da imagem, bem como na posição

relativa entre as partes constituintes da mesma. Esta consideração se respalda no artigo de

Bülthoff, Edelman & Tarr (1994) que trata sobre o reconhecimento e representação de objetos

em três dimensões gerados por computador. Na publicação algumas teorias e experimentos

são comentados e os respectivos resultados favorecem uma teoria alternativa de

reconhecimento, a qual baseia-se em pontos de vista específicos para a grande parte das

representações bidimensionais. No caso de representações tridimensionais, o referido artigo

trata que o reconhecimento destes objetos depende intensamente do posicionamento do

mesmo. Esta abordagem refere-se a teorias que tratam o reconhecimento de representações

tridimensionais por pontos de vista específico ("Viewpoint-specific three-dimensional

representations").

No grupo 2, formado por 9 indivíduos, temos dados dispersos como valores de PVRot

variando entre 15% e 80%, bem como tempo de resolução da representação molecular

colorida (tRes Cor) variando entre 3% e 66% e tempo de resolução da representação cinza

(tRes Cinza) variando entre 38% e 100%. Os valores correspondentes aos tempos totais na

67

representação colorida variam entre 19% e 87%, tendo uma maioria na faixa dos 43%, e na

representação cinza, o intervalo vai de 52% a 65%, com um estudante com valor de 100%.

Para estes indivíduos, diferentemente do grupo anterior, as colorações distintas da

representação molecular podem ou não auxiliar na resolução. No entanto, o melhor resultado

obtido no tTotal Cinza pode nos indicar, mais uma vez, um “aprendizado” com relação à forma

e posicionamento da representação.

Para o grupamento 3, formado por 8 indivíduos, os valores obtidos com os resultados

do PVRot ficam entre 30% e 65%. O tTotal Cor ficou acima de 60% e o tTotal cinza ficou

abaixo de 49%. Já o tRes Cor apresenta um intervalo grande de variação, ficando entre 28%

e 100% e o tRes Cinza apresentou valores inferiores a 40%.

Os resultados obtidos por estes alunos nos tempos de resolução e total da

representação de estrutura molecular cinza denota a não dependência das colorações

distintas para a resolução, podendo ter ocorrido com estes alunos um reconhecimento de

posições relativas de pontos distintos da representação. Esta informação é corroborada por

Khooshabeh e HegartyIst (2014) ao afirmarem que “Se representações mentais de objetos

durante a rotação mental possuem apenas informações espaciais (forma) e não detalhes

visuais distintos, a cor não deve afetar o desempenho na tarefa.”. Podemos supor que houve

um reconhecimento de forma, de geometria do objeto.

A maioria dos indivíduos do quarto grupamento apresenta um rendimento no PVRot

entre 5% e 85% dos acertos totais de nossa amostra. Além deste resultado, o parâmetro tRes

Cor apresenta um valor inferior a 36% enquanto o tRes Cinza apresenta valores inferiores a

50%. O tTotal Cor apresenta variação de 25% a 88% e o tTotal Cinza varia de 21% a 63%.

Estes resultados nos indicam um grupamento bastante heterogêneo quanto ao parâmetro do

PVRot, mas usam a diferenciação de cor na representação molecular para ter um baixo tempo

de resolução do problema de visualização molecular.

Este resultado denota o possível uso da coloração como estratégia para a resolução

do problema de visualização. Embora não tenhamos como ser assertivos quanto a estratégia

usada, é possível esta ponderação se considerarmos que, visualmente os pontos coloridos

na representação molecular se destacam em relação ao restante da coloração da mesma. No

trabalho de Khooshabeh e HegartyIst (2014), eles afirmam que “Se as representações de

objetos durante a rotação mental incluem informações visual e espacial, os participantes

devem ser afetados por a cor.”. Não podemos descartar a possibilidade de aprendizado das

68

formas das representações, pois uma abordagem não refuta a outra, podendo um indivíduo

usá-las em simultâneo.

A tabela a seguir reúne os dados coletados pelo visualizador que caracterizam cada

grupo gerado pelo programa.

Tabela 7 - Caracterização de cada grupo em função dos dados do visualizador

PVRot tTotal Cor tRes Cor tTotal Cinza tRes Cinza

Grupo 1 (n=21)

G = 18/ C = 3

Máx Mín

Média +- sigma Moda

100 35

76 ±17 80

65 12

31, ± 10 33,00

37 4

16 ± 9 14,00

34 5,0

17 ± 6 16,00

32 4

13 ± 7 12

Grupo 2 (n=9)

G = 5/ C = 4

Máx Mín


80 12

44 ± 21 40

87 19

51 ± 20 47

66 3

26 ±19 27,00

100 52

68 ± 15 65,00

100 38

77 ± 20 82,00

Grupo 3 (n=8)

G = 3/ C = 5

Máx Mín


65 30

44 ± 12 42,50

97 60

82 ± 12 80

100 28

53 ± 22 48

49 15

31 ± 13 25

40 17

24 ± 6 23

Grupo 4 (n=12)

G = 7/ C = 5

Máx Mín


85 5

52±24 60

88 25

52±18 50

36 4

19 ± 11 18

63 21

39 ±11 39

50 9

31 ± 14 37

Fonte: da autora

A análise dos dados obtidos nos permite inferir que bons resultados (acima de 50%)

no teste de rotação mental não implicam em bons resultados em todo e qualquer teste de

visualização molecular. Em verdade, indivíduos que apresentem baixo rendimento no teste

PVRot, podem apresentar bons resultados em testes de visualização molecular,

independentemente de as representações apresentarem coloração distinta ou não. Uma

possível explicação para tal constatação pode ser a interatividade proposta por nossa

ferramenta de visualização. Ao interagir com a representação molecular, o indivíduo passa a

ter uma menor demanda cognitiva visto que parte do processo cognitivo que antes se apoiava

69

em ter que “imaginar” um modelo mental, que seria o modelo interno espelhado da

representação externa, e a partir daí, precisar realizar todas as previsões possíveis de

movimentos em seu sistema cognitivo, agora pode realizar estes mesmos movimentos

diretamente na representação da estrutura molecular do visualizador, trazendo a este

indivíduo um suporte material que até então ele não possuía. Nossa suposição é de que há a

ocorrência simultânea da decodificação representação molecular durante a interação. Já no

teste PVRot, a demanda cognitiva é maior visto que não há qualquer suporte material a ser

usado para apoiar a resolução do teste. Todas as previsões de movimentos necessários à

resolução devem ser “imaginados” pelo aluno e, de acordo com a posição da imagem da

representação, com a vista do objeto, o estudante poderá ter maior ou menor dificuldade de

decodificá-la.

6.2 – Análise de Resolugramas de cada grupo

Nesta seção iremos analisar o resolugrama de um aluno de cada grupo que

identificamos a partir do HCA. Nossa intenção é, a partir desta análise, suportar com mais

consistência a identificação de cada grupo.

Tanto pelo perfil da curva quanto pelas imagens das posições da representação de

estrutura molecular interativa durante o teste, pudemos observar o percurso de resolução do

aluno. Além deste registro, também analisamos, em vídeo, as alterações na representação

interativa que o mesmo realizava durante todo o teste, o que nos auxiliou na análise e

consideração dos dados apresentados.

Gráfico 11: Resolugrama da molécula colorida do indivíduo 13 (grupo 1).

70

Neste resolugrama, o indivíduo inicia sem manipular a representação, somente

observando a imagem. A seção de exploração da representação molecular é curta, com

pequenas variações na orientação, atingindo a resolução no tempo de 22,5 segundos. A partir

daí, promove pequenos ajustes na posição da imagem até a finalização do teste.

Gráfico 12: Resolugrama da molécula cinza do indivíduo 13 (grupo 1).

No gráfico 12 o indivíduo inicia a exploração da molécula, aumentando a diferença de

orientação e, em seguida, atinge o tempo de resolução em 18 segundos. A partir daí o tempo

investido nos ajustes finos da imagem é praticamente igual (17 segundos), envolvendo poucas

alterações na orientação da estrutura até atingir uma posição que o indivíduo considerou o

teste finalizado.

Podemos inferir que a estratégia de resolução na molécula cinza foi o reconhecimento

de padrões e formas da imagem. Também é relevante destacar que este indivíduo fazia parte

do grupo de alunos originários do cursinho pré-vestibular, mas já apresentava uma graduação

concluída em Engenharia, conforme sua resposta ao questionário de perfil. Sua trajetória

acadêmica em um curso de graduação que requer o uso e desenvolvimento de habilidades

visuoespaciais de rotação mental é um fator importante, que explica em grande parte o seu

baixo tempo de resolução em ambas as representações.

71


Este gráfico apresenta um tempo de observação pequeno seguido de um período de

exploração da representação caracterizado com movimentos iniciais de pouca amplitude, um

movimento com redução da diferença de orientação no tempo de 17 segundos e um aumento

da diferença de orientação até o tempo de 29 segundos. Neste tempo, o indivíduo realiza um

movimento que aproxima a posição da representação dinâmica da estática, como podemos

constatar pela comparação da posição da representação interativa com a estática, sendo este

o tempo considerado como o de resolução do teste. A partir de então, o indivíduo investe 77

segundos ajustando a posição da representação molecular, finalizando o teste no tempo de

106 segundos, tempo total.


72

No gráfico 14 há um intervalo de tempo de exploração caracterizado por muitas

alterações na posição da representação. O indivíduo interage com a imagem, provocando

várias oscilações na diferença de orientação da representação, até o tempo de 99,5

segundos, quando a queda abrupta da curva no gráfico é identificada e, a partir deste tempo,

somente pequenas alterações na diferença de orientação são observadas, caracterizando o

período de ajuste fino da posição da representação até o teste ser finalizado pelo indivíduo

em 149 segundos.


Neste resolugrama percebemos um curto tempo de observação, seguido de um

período de resolução onde o indivíduo, por mais de uma vez, se aproximou da posição da

representação estática, mas, provavelmente não a reconheceu, provocando movimentos que

aumentaram a diferença de orientação, tendo resolvido o teste em 63 segundos. A partir deste

momento, movimentações mais sutis são realizadas a título de ajuste da posição da

representação, terminando o teste em 88 segundos.

73


Já neste gráfico, o indivíduo 12 apresenta um tempo de resolução de 28,5 segundos,

com alterações na diferença de orientação, mas com um comportamento bastante

interessante próximo de resolver: embora a curva apresente uma diferença de orientação

acentuada tanto em 10 segundos como em 18 segundos, é neste segundo momento que

podemos verificar um intervalo de tempo onde esta seção da curva não se altera. E porque

este trecho nos chama a atenção? Porque logo em seguida, a curva apresenta uma queda

brusca, com consequente diminuição da diferença de orientação e é o exato ponto onde

identificamos que o indivíduo atinge a resolução do teste a partir da comparação das imagens

da representação interativa com a estática. É como se ele tivesse ficado a observar a

representação e decidisse pelo movimento que culminaria na resolução. A partir deste

momento, ainda ocorrem manipulações da imagem, algumas com amplitude acentuada de

movimento – amplitude esta interpretada pelo aumento da diferença de orientação – porém

finalizando o teste com um posicionamento praticamente idêntico da representação dinâmica

em comparação com a estática. O tempo envolvido nos ajustes (81,5 segundos) é bastante

superior ao tempo envolvido na resolução (28,5 segundos).

Vale resgatar que a característica que identifica o grupo 3 é o tempo de resolução da

representação de estrutura molecular cinza abaixo de 40% do tempo de nossa amostra, para

a maioria dos indivíduos que compõe este grupamento. Todos os outros parâmetros

investigados em nosso trabalho, como o resultado obtido no PVRot e os outros tempos de

interação com o visualizador, apresentam um grau de dispersão elevado, como por exemplo

os resultados de PVRot, que variam entre 30% e 65%.

74


Neste gráfico, após um tempo de observação de 5 segundos, o indivíduo praticamente

resolve o teste em 0,5 segundo, identificando um tempo de resolução igual a 5,5 segundos.

A partir deste momento, o indivíduo investe 54 segundos ajustando a posição da

representação molecular, finalizando o teste em 59,5 segundos com um posicionamento da

representação dinâmica muito próximo ao da estática, visto que praticamente não há

diferença de orientação ao final da curva.


Já neste resolugrama da interação do indivíduo 20 com a representação cinza, há um

curto período de observação, seguido de momentos de movimentação da representação com

grande amplitude. Quando está próximo do tempo de resolução (30,5 segundos), percebemos

que quase não há movimentação da representação por algo em torno de 5 segundos, nos

75

indicando que possivelmente o indivíduo ficou observando, analisando a posição da

representação, para decidir qual seria o próximo movimento a ser feito. A partir daí, há poucas

alterações no posicionamento da representação, finalizando o teste em um tempo total de 48

segundos.

O olhar sobre a resolução de cada indivíduo dos grupos identificados, através dos

resolugramas, reitera a análise estatística feita anteriormente. A correlação entre o bom

resultado no PVRot (acima de 50%) com um suposto bom desempenho em atividades de

visualização de representações moleculares interativas não se confirma. Os coeficientes de

Pearson para a amostra geral relacionando a atividade de rotação mental não interativa

(PVRot) com os testes de visualização molecular interativa (tRes Cor e tRes Cinza)

apresentaram os valores de -0,39042161 e – 0,40693107, respectivamente. São valores que

denotam não haver, de fato, qualquer correlação entre estes parâmetros. E mesmo ao

calcularmos o coeficiente de Pearson para a relação entre o PVRot e o tRes Cor e Cinza

separando os alunos entre os advindos do cursinho e os da graduação, os valores obtidos

são de -0,13583 e – 0,49864, respectivamente para os alunos do cursinho e -0,42152 e -

0,43894, respectivamente para os alunos da graduação. Ou seja, não há qualquer correlação

entre os desempenhos dos alunos de nossa amostra no PVRot e as tarefas de visualização

com interatividade, independentemente de serem alunos da graduação e alunos do cursinho.

Tabela 8 – Coeficiente de Pearson PVRot X tRes Cor e t Res Cinza

Amostra Geral Cursinho Graduação

PVRot X tRes Cor -0,39042161 -0,13583 -0,42152

PVRot X tRes Cinza – 0,40693107 – 0,49864 -0,43894

Fonte: da autora

Logo, tanto indivíduos com alto rendimento como os que apresentaram baixo

rendimento no teste de rotação mental, podem apresentar bons resultados em testes de

visualização molecular interativa que requisitam esta habilidade visuoespacial. E, como já

citado anteriormente, a nossa hipótese é que a interatividade é um fator que interfere

positivamente no desempenho dos alunos em atividades que exijam o uso deste tipo de

habilidade visuoespacial e, principalmente, entre aqueles que apresentam esta com baixo

desenvolvimento.

76

Capítulo 7 - Considerações Finais

Os resultados apresentados nos capítulos anteriores fornecem indicadores da

exposição prévia dos participantes do estudo a representações de modelos tridimensionais

de moléculas e nos permitem tecer considerações sobre o seu processo de interação com

representações visuais interativas, um dos objetivos principais desta pesquisa.

Tais considerações são organizadas em alguns pontos focais apresentados a seguir,

buscando dialogar com alguns dos pressupostos desta pesquisa.

Os estudantes que realizaram as atividades em menor tempo são aqueles que

mobilizam mais rapidamente um esquema ou conjunto de habilidades visuoespaciais. Isto foi

provavelmente desenvolvido em vivências anteriores. Esta tendência se manifesta com maior

frequência entre os estudantes de graduação de química e farmácia, os quais apresentaram,

no geral, pontuação maior no teste PVRot. No entanto, este grupo de estudantes não registra

uma percepção da exposição às representações tridimensionais significativamente maior do

que os grupos de estudantes que resolveram os problemas interativos mais lentamente.

Conjuntamente, estas informações sugerem que, para este grupo de estudantes: i- as

habilidades de visualizações envolvidas na resolução dos testes de PVRot parecem ser

mobilizadas de forma relevante também na resolução do problema interativo; ii- a exposição

prévia às representações de estruturas moleculares parece não ser relevante nem para a

resolução das tarefas sem suporte da interatividade no PVRot, nem para aquelas dos testes

interativos e, portanto, iii - a contribuição do percurso escolar prévio destes estudantes no

desenvolvimento de habilidades cognitivas relevantes para resolução dos testes não se deve

à familiaridade com tais representações. Portanto, para este grupo, parece-nos razoável

admitir que a interatividade não contribui de forma decisiva para a resolução de problemas

envolvendo habilidades visuais. Isto sugere, segundo o referencial adotado neste trabalho,

que, em relação aos outros grupos de estudantes delineados nos capítulos anteriores, este

grupo de estudantes “mais rápido” parece mobilizar suas habilidades visuais para a resolução

do problema interativo com menor sobrecarga cognitiva do que os outros grupos que levam

mais tempo para resolver tais tarefas.

Os estudantes que realizaram as atividades em menor tempo no teste envolvendo a

representação colorida são aqueles que mobilizam as habilidades visuoespaciais com maior

agilidade tendo como ponto de apoio as cores distintas na imagem. Esta tendência se

apresenta tanto em estudantes de cursinho como de graduação, os quais apresentaram

pontuação intermediária no teste PVRot. Estes estudantes também apresentam uma

77

percepção baixa com relação à sua exposição prévia a representações de estruturas

moleculares. Estas informações nos sugerem que, para este grupo de estudantes: i – embora

eles possuam habilidades de visualização envolvidas na resolução dos testes de PVRot

menos desenvolvidas que o grupo anterior, parece que a coloração distinta na representação

favorece a mobilização de tais habilidades na resolução do problema interativo de forma

relevante; ii – também para estes estudantes a exposição prévia às representações de

estruturas moleculares parece não ser relevante nem para a resolução das tarefas sem

suporte da interatividade no PVRot, nem para aquelas dos testes interativos e, portanto, iii –

a contribuição do percurso escolar anterior no desenvolvimento de habilidades cognitivas

importantes para a resolução destes testes não se deve à familiaridade. Assim, para este

grupo, consideramos admitir que a interatividade, em conjunto com a diferenciação de cores,

contribui de forma importante para a resolução de questões envolvendo habilidades

visuoespaciais. Isto indica, segundo o referencial adotado, que este grupo de alunos parece

mobilizar estas habilidades para resolução de problemas interativos com menor sobrecarga

cognitiva quando o mesmo envolve cores distintas na imagem.

Já os estudantes que realizaram as atividades em menor tempo no teste envolvendo

a representação cinza são aqueles que mobilizam as habilidades visuoespaciais com maior

rapidez tendo como ponto de apoio o reconhecimento de padrões na imagem, comparando

posições entre pontos distintos, reconhecendo formas. Esta tendência se apresenta tanto em

estudantes de cursinho como de graduação, os quais também apresentam pontuação

intermediária no teste PVRot. Para estes alunos, a cor diferente não é um referencial mais

relevante que os padrões. Tal como os grupos de alunos anteriores, estes também

apresentam uma baixa percepção com relação à sua exposição prévia a representações de

estruturas moleculares. Estas informações nos proporcionam que, para este grupo de

estudantes: i - embora eles possuam habilidades de visualização envolvidas na resolução dos

testes de PVRot menos desenvolvidas, parece que o reconhecimento de formas, padrões,

posições relativas na representação favorece a mobilização de tais habilidades na resolução

do problema interativo de forma relevante; ii – também para estes estudantes a exposição

prévia às representações de estruturas moleculares parece não ser relevante nem para a

resolução das tarefas sem suporte da interatividade no PVRot, nem para aquelas dos testes

interativos e, portanto, iii - a contribuição do percurso escolar anterior no desenvolvimento de

habilidades cognitivas relevantes para a resolução destes testes não se deve à familiaridade.

Assim, para este grupo, consideramos admitir que a interatividade, em conjunto com o

reconhecimento de formas e posições, contribui significativamente para a resolução de

questões envolvendo habilidades visuoespaciais. Isso indica, segundo o referencial adotado,

que este grupo de alunos parece mobilizar suas habilidades cognitivas para resolução de tipo

78

de problemas interativos com menor sobrecarga cognitiva quando o mesmo envolve padrões

na imagem.

Os estudantes que realizam ambas as tarefas com menor tempo, quando comparados

aos grupos 2 e 3, em ambos os testes, são aqueles que mobilizam com certa agilidade um

esquema ou conjunto de habilidades visuoespaciais tal como o grupo 1. Isto pode ter sido

construído em vivências anteriores. No entanto, estes alunos apresentam uma pontuação no

teste PVRot inferior à pontuação obtida pelo grupo 1, indicando que apresentam habilidades

visuoespaciais com menor desenvolvimento. No tocante à percepção destes alunos com

relação à sua exposição prévia a representações de estruturas moleculares, ela também é

baixa. Estas informações nos proporcionam que, para este grupo de estudantes: i - as

habilidades de visualizações envolvidas na resolução dos testes de PVRot parecem ser

mobilizadas de forma mais intensa na resolução do problema interativo, favorecidas pelas

cores distintas e/ou pelo reconhecimento de formas; ii - a exposição prévia às representações

de estruturas moleculares parece não ser relevante para a resolução das tarefas sem suporte

da interatividade no PVRot, mas pode ter contribuído para aquelas dos testes interativos e, iii

- a contribuição do percurso escolar anterior no desenvolvimento de habilidades cognitivas

importantes para a resolução destes testes não se deve, necessariamente, à familiaridade.

Assim, para este grupo, consideramos admitir que a interatividade é um fator de maior

importância, contribuindo significativamente para a resolução de questões envolvendo

habilidades visuoespaciais com interação. Isto significa que, segundo o referencial adotado,

estes alunos parecem mobilizar suas habilidades cognitivas para resolução de tipo de

problemas interativos com menor sobrecarga cognitiva justamente por conta da interação,

visto que a pontuação deles em atividades sem interação não foi alta comparada ao grupo de

alunos de maior pontuação em nossa amostra e com habilidades visuoespaciais mais

desenvolvidas.

Podemos inferir que mesmo indivíduos com baixa pontuação no PVRot, o que pode

ser interpretado que os mesmos possuem conjuntos de esquemas ou habilidades

visuoespaciais de rotação mental pouco desenvolvidas, podem apresentar bom

aproveitamento da ferramenta de visualização molecular, interagindo com as imagens e

obtendo um menor tempo gasto na resolução dos testes. Isto nos leva a afirmar que o teste

PVRot é um preditor baixo de desempenho em atividades que possuam interatividade e que

a interação possa ser o diferencial para favorecer estes alunos. Devemos considerar que para

estes estudantes a sobrecarga cognitiva que sofrem em necessitar modelar a representação

estrutural molecular em seu cognitivo, é minimizada pela projeção da mesma na tela do

computador, cabendo ao aluno somente visualizar e analisar a imagem e não ter de

79

necessariamente modelá-la mentalmente. Portanto, mostra-se uma ferramenta de

aprendizagem importante para suportar este perfil de aluno e favorecer sua vivência e

progressão em atividades acadêmicas, principalmente nas áreas correlatas ao STEAM.

No tocante às questões de ensino e aprendizagem, não parece-nos relevante

considerar se o aluno demora 20 segundos ou 1 minuto e 30 segundos para resolver um teste

de visualização de representações moleculares interativas. É importante se o mesmo resolve

o problema do ponto de vista da decodificação e interpretação. Nos parece que a

interatividade contribui nesta questão.

Nossa hipótese é de que a interatividade diminui a sobrecarga cognitiva de atividades

que mobilizem habilidades visuoespaciais, aqui tratadas pela rotação mental e pela

flexibilidade de fechamento, porque a interatividade permite ao indivíduo explorar diversas

vistas de um mesmo objeto. Com isto, ela permite superar o baixo desenvolvimento das

habilidades visuoespaciais, como a rotação mental, por exemplo. Esta mesma ação (de

exploração de diferentes vistas do objeto) sem o apoio de um visualizador interativo implicaria

numa sobrecarga cognitiva maior, comprometendo a decodificação e interpretação da

representação da estrutura molecular. Um indício desta maior sobrecarga cognitiva é o maior

tempo de resolução da atividade. Por isso há pouca congruência entre os dados obtidos pelo

PVRot (tarefa não interativa) e os dados obtidos com o visualizador de representações de

estruturas moleculares interativas.

A interatividade parece ser um fator majoritário. A forma como o aluno interage com

o objeto deve utilizar outras habilidades que não a relação espacial. A interatividade favorece

outras formas de se ter a percepção, não só visualmente, mas, por exemplo, pela motricidade

a partir do uso do mouse.

Outro ponto a destacar é a qualidade dos dados obtidos a partir desta sequência de

testes e questionários. Para uma pesquisa que busca um olhar quantitativo, não só a

quantidade, mas a qualidade e a diversidade de dados tornam a mesma mais consistente.

Consequentemente, favorece a relevância no meio acadêmico e, principalmente, nos

processos de ensino-aprendizagem.

Esta pesquisa inicia a investigação, mas não esgota o tema. Há possibilidades e

caminhos possíveis, como estudos sobre a interação a partir de superfícies táteis, como os

tablets, o uso do teste PVRot na versão revisada ou na versão online, buscando mais dados

e informações sobre o papel da interatividade, visto que a visualização e as investigações

80

sobre as habilidades visuoespaciais ainda é um campo de conhecimento pouco estudado a

despeito do reconhecimento da importância que o mesmo tem.

Além da ampliação quantitativa da amostra, também temos interesse em buscar

indivíduos de diferentes graus de escolaridade e/ou advindos de cursos de graduação e pós-

graduação diversificados, para que a amostra fique mais heterogênea e com isso, podermos

seguir com os estudos da metodologia aqui desenvolvida, dos dados obtidos, buscando

aumentar a compreensão de outras seções dos resolugramas bem como das análises

passíveis de serem realizadas, refletindo na qualidade desta pesquisa e na sua possível

aplicabilidade para processos de ensino-aprendizagem.

81

Capítulo 8 - Referências Bibliográficas

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85

Anexos

Anexo A - TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO

Concordo em participar, como voluntário(a), da pesquisa intitulada “Desenvolvimento de uma

metodologia para caracterização da resolução de problemas envolvendo representações

visuais da estrutura tridimensional de moléculas”, que tem como responsável Claudia Ayres,

aluna de doutoramento da Universidade de São Paulo, orientada pelo Prof. Dr. Guilherme

Andrade Marson, os quais podem ser contatados pelo e-mail [email protected] /

[email protected] ou telefone (11) 30913845. Minha participação consistirá em resolver

problemas utilizando o instrumento desenvolvido nesta pesquisa e responder questionários.

Estou ciente de que este estudo tem finalidade de pesquisa e que os dados obtidos serão

utilizados exclusivamente com fins acadêmicos, e somente serão divulgados seguindo

diretrizes éticas, com a preservação do anonimato dos participantes, assegurando, assim,

minha privacidade. Mantenho a prerrogativa de abandonar a minha participação na pesquisa

a qualquer momento e estou ciente de que a participação não é remunerada.

Nome:

Assinatura:

São Paulo, ________ de _______________________ de 20__.

Anexo B - Teste de Ishihara

86

Para cada imagem digite o número que você pode ver. Se você não vê nada, deixe a resposta em branco.

92

Anexo C - Teste de Interpretação de representações moleculares

93

Telas do instrumento para registro das habilidades de interpretação de representações moleculares INSTRUÇÃO: Cada questão apresenta a figura tridimensional de uma molécula. Abaixo dela, há quatro figuras (A, B, C e D) bidimensionais de moléculas. Escolha a figura bidimensional que representa exatamente a mesma molécula da figura tridimensional. Legenda: Esferas pretas = Carbono (C) Esferas brancas = Hidrogênio (H) Esferas vermelhas = Oxigênio (O) Esferas azuis = Nitrogênio (N) Esferas verdes = Cloro (Cl) Esferas marrons = Bromo (Br)

95

Anexo D - Teste PVRot (Purdue Visualization Rotation Test)

99

Anexo E - Tela Inicial do Visualizador Molecular

100

Anexo F - Questionário sobre o esforço mental INSTRUÇÃO: Julgue as afirmações considerando a seguinte escala numérica: 1 = “muito, muito baixo esforço mental”; 9 = “muito, muito alto esforço mental”

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Quanto foi o seu esforço para resolver a molécula de treinamento?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Quanto foi o seu esforço para resolver o primeiro problema (molécula colorida)?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Quanto foi o seu esforço para resolver o segundo problema (molécula com escala de cinza)?

Anexo G - Usabilidade INSTRUÇÃO: Julgue as afirmações considerando a seguinte escala numérica:

1. Discordo totalmente - 5. Concordo totalmente.

1 2 3 4 5 As cores utilizadas nas moléculas tridimensionais foram adequadas.

1 2 3 4 5 Os átomos coloridos auxiliaram na resolução dos problemas.

1 2 3 4 5 A quantidade de cores utilizadas dificultou a resolução dos problemas.

1 2 3 4 5 As cores utilizadas nas moléculas tridimensionais foram apropriadas.

1 2 3 4 5 As cores auxiliam na resolução dos problemas

1 2 3 4 5 Foi difícil resolver os problemas sem as cores.

1 2 3 4 5 As cores dos átomos me ajudaram muita na resolução dos problemas.

1 2 3 4 5 As instruções para resolver os problemas foram claras.

1 2 3 4 5 As instruções foram apresentadas de maneira organizada.

1 2 3 4 5 As instruções foram úteis.

1 2 3 4 5 As instruções não foram bem elaboradas.

1 2 3 4 5 Foi difícil seguir as instruções.

1 2 3 4 5 O contraste da tela do computador foi apropriado.

1 2 3 4 5 O contraste da tela do computador dificultou a resolução dos problemas.

1 2 3 4 5 A tela do computador funcionou adequadamente.

1 2 3 4 5 Não tive um bom desempenho na resolução dos problemas por causa do contraste da tela do computador.

1 2 3 4 5 A tela do computador dificultou a resolução dos problemas

1 2 3 4 5 Os símbolos e desenhos estavam nítidos e visíveis.

101

Anexo H - Tabela com os indivíduos da amostra e os parâmetros da pesquisa

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Faixa etária 18 a 24 18 a 24 menos de 18

18 a 24 18 a 24 18 a 24 25 a 34 18 a 24 18 a 24 menos de 18

Curso de graduação:

Cursinho Farmácia Cursinho Cursinho Farmácia Farmácia e

Bioquímica

Cursinho Farmácia e

Bioquimica

Farmácia e

Bioquímica

Cursinho

nível C G C C G G C G G C

visualização impressos

2 4 2 2 4 2 4 2 3 1

visualização estaticos no

pc

3 4 1 1 3 3 4 3 3 2

visualização físicos

1 3 3 2 2 1 2 2 2 1

visualização interativos

no pc

1 3 1 0 3 2 3 1 2 1

manipulação fisicos

1 1 3 1 2 1 1 1 1 0

manipulação não

interativos

2 1 3 0 3 2 0 2 1 0

Manipulação interativos

1 1 1 0 2 1 2 1 1 1

uso para estudos

3 0 0 0 2 2 2 1 3 0

Sexo F M F F M F F F M M

Pontos teste moléculas

5 5 4 4 5 5 5 5 5 3

102

PVRoT 12 12 9 10 16 8 7 12 15 13

Intro tTotal 25 30,5 75,5 28 26,5 14 122 33,5 65 104,5

tResolução 9,5 5,5 31 6 4 4 47,5 20 17,5 16,5

Cor tTotal 43,5 26,5 72,5 96,5 47 99 22,5 56,5 48,5 67

tResolução 26,5 15 55,5 37,5 10 32,5 5 10 4 30,5

Cinza tTotal 42,5 29 54 101 46,5 34 140 131,5 28 141

tResolução 7,5 16 19,5 46,5 8,5 22,5 78,5 108,5 10,5 5,5

103

n 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Faixa etária menos de 18 18 a 24 18 a 24 18 a 24 18 a 24 25 a 34 18 a 24 18 a 24 18 a 24

mais de 34

Curso de graduação: Cursinho Cursinho Cursinho Cursinho Cursinho Cursinho Cursinho Cursinho Cursinho Cursinho

nível C C C C C C C C C C

visualização impressos 0 3 3 4 2 4 3 2 3 0


pc 1 2 3 2 3 4 2 0 3 0

visualização físicos 2 3 2 2 4 3 1 2 4 0


no pc 0 1 1 0 3 2 2 0 1 0

maniipulação fisicos 0 1 1 0 3 4 1 0 2 0

manipulação não

interativos 0 1 3 0 3 4 1 0 1 0

manipulação interativos 2 2 1 0 3 1 2 0 0 0

uso para estudos 0 1 2 0 0 3 0 0 0 0

Sexo F F F F F M M M M M

Pontos teste moléculas 3 5 5 4 4 5 4 4 5 5

PVRoT 4 7 10 5 6 18 6 7 3 1

104

Intro tTotal 77 59,5 75 39 117 23 155 38 187,5 168 tResolução 12 45,5 54 5,5 76,5 5 62,5 15,5 47 31

Cor tTotal 106 88 44,5 62 117 43 107 50 98,5 59,5

tResolução 29 63 22,5 3 31 6,5 89,5 23,5 59 5,5

Cinza tTotal 149 110 35 163 109 37 50 78 146 48

tResolução 99,5 28,5 18 45,5 26,5 9 28,5 11 96,5 30,5

105

n 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Faixa etária 25 a 34 18 a 24 18 a 24 18 a 24 18 a 24 18 a 24 18 a 24 18 a 24 18 a 24 18 a 24

Curso de graduação: Cursinho Cursinho Química

Licenciatura em Química Química Química Química Química

Ciências Moleculares Química

nível C C G G G G G G G G



pc 1 2 3 3 2 3 3 4 2 4



no pc 0 1 2 1 2 1 2 4 1 3

manipulação fisicos 1 1 0 2 1 1 3 4 2 2

manipulação não

interativos 1 1 2 1 0 2 1 1 1 0


uso para estudos 0 0 0 0 2 0 2 0 2 3

Sexo F F F F F M F F F F


PVRoT 12 2 13 8 13 19 20 16 20 15

Intro tTotal 45 81,5 61 38 38,5 42,5 23 19,5 81 77,5

106

tResolução 23,5 52 22 7,5 26,5 13 8 12 9 7,5

Cor tTotal 87 67 21 59 29 39,5 17 27,5 35 34

tResolução 7 15 10 24,5 11,5 12,5 7,5 20 5,5 23

Cinza tTotal 112,5 94 62,5 117 33 74,5 29,5 45,5 48 34

tResolução 58,5 45 37 112 8,5 28,5 16 14 16 31

107

n 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40


Curso de graduação: Química

Química Ambiental Química Química Química Química Química Química Química Química

nível G G G G G G G G G G



pc 2 3 4 4 4 4 3 4 2 4



no pc 1 3 3 1 1 1 3 1 2 4


manipulação não

interativos 3 2 0 2 0 0 2 2 4 2


uso para estudos 0 1 3 0 0 2 0 2 2 1

Sexo M M M F F F M M M M


PVRoT 17 17 19 11 12 16 16 17 16 12

Intro tTotal 110 12,5 56 44 22,5 18,5 52 24 x 38

108

tResolução 7,5 7 12 31 9,5 3,5 6,5 14,5 x 5,5

Cor tTotal 107 41 76 30 40 28,5 91,5 27 49,5 31

tResolução 23 15 33 18 29,5 5 5,5 5,5 9 19,5

Cinza tTotal 85,5 20 31 79,5 91,5 16,5 116 30,5 192,5 11,5

tResolução 20,5 10,5 9,5 57,5 51,5 8 16,5 17 62,5 4,5

109

n 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50


Curso de graduação:

Química Química Ciências

Moleculares Química Química

Bacharelado em Química

Licenciatura em

Química Química

Licenciatura em Química

Licenciatura em Química

nível G G G G G G G G G G



pc 2 3 2 2 3 4 2 1 3 4


visualização interativos no

pc 2 0 1 1 2 2 2 1 1 3


manipulação não

interativos 3 2 2 0 1 3 3 1 3 4


uso para estudos 2 0 2 2 0 2 0 0 1 2

Sexo M M M F M M F M M F


PVRoT 13 18 16 10 12 13 7 14 11 9

110

Intro tTotal 104,5 19 13 85 84,5 68,5 35 70,5 59 15,5 tResolução 18,5 7 8 16,5 20,5 4 12,5 6 36,5 4,5

Cor tTotal 51,5 50 45,5 52,5 62 95,5 39,5 52,5 118 46

tResolução 26,5 9,5 15 34 10,5 25 27,5 30,5 48 4

Cinza tTotal 89,5 57,5 37 224,5 68,5 44,5 43,5 116 60 52,5

tResolução 10,5 7 16,5 117 50 28,5 13,5 93 26 47

representações tridimensionais de moléculas: o papel da

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